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我們這次參加了由台積電主辦的「第三屆半導體大數據分析競賽」，并成功晉級到複賽。我們了用這次初賽的數據來完成我們的專題報告。

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半導體晶圓（wafer）製造的競爭取決於成本、良率及交貨時間，尤其是良率這個關鍵因素。在電子商務和數位化資訊技術時代，大量的資料在現代工業中已經可以自動或半自動自動收集得到。決策者可使用在原始資料中的潛在資訊，通過資料採擷來協助他們的決定。

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半導體製造過程是複雜的和冗長的。在之前的製造過程中如果發生問題，工程師必須儘快找出問題的根源來減少因偏移造成的損失。大多數的工程師依靠自己的專業知識和經驗來識別異常產品的具體特徵。然而這樣通過自己的領域知識的判斷是無效和有限的。在現代製造過程中，大量的資料分別被產生和收集。所提取的資訊和知識可以通過數據挖掘后幫助工程師 作為他們的參考和依據來先行調查缺陷的根本原因。

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所以我們這次用了初賽所提供的數據集來找到造成良率不好的原因。