Ustrukturyzowana analiza danych jest formą pomiaru statystycznego wykorzystywaną do rozbicia informacji. Firmy często gromadzą informacje w wielu celach. Po zebraniu firma musi znaleźć sposób na przejrzenie i rozbicie informacji na użyteczne dane. Ustrukturyzowana analiza danych spełnia tę potrzebę, oferując wiele metod analizy. Metody te obejmują diagramy regresji, klastrów i drzew oraz inne, które firmy mogą zastosować do zebranych informacji.
Wiele firm wysyła ankiety lub inne narzędzia do zbierania informacji od klientów lub innych źródeł. Informacje, które wracają do firmy, wymagają analizy w celu przedstawienia konkretnych informacji do wykorzystania w decyzjach biznesowych. Ustrukturyzowana analiza danych jest również popularna w badaniach prowadzonych do celów akademickich. Na przykład firma może współpracować z innymi firmami w celu przedstawienia przydatnych danych statystycznych. Raporty te są często bardzo szczegółowe i ich wypełnienie zajmuje trochę czasu.
Analiza regresji jest jednym z najczęstszych rodzajów analizy danych strukturalnych. Porównuje ze sobą dwie zmienne, jedną zależną i jedną niezależną. Ta analiza jest bardzo popularna przy sporządzaniu prognoz lub prognoz. Wiele typów regresji wykorzystuje arkusze kalkulacyjne lub inne wspomagane komputerowo techniki w celu zdefiniowania lub wywnioskowania związków przyczynowych. Regresja często wymaga czasu na obliczenia i wymaga określonych typów danych do tworzenia użytecznych raportów.
Analiza skupień to kolejny popularny typ analizy danych strukturalnych. Ta metoda pozwala firmie na umieszczenie zebranych informacji w określonych grupach. Te podzbiory ułatwiają firmie konfigurowanie informacji do celów eksploracji danych. Eksploracja danych to specyficzna ustrukturyzowana metoda analizy danych wykorzystywana do zbierania przydatnych informacji z zebranych danych. Oprogramowanie komputerowe lub arkusze kalkulacyjne są często niezbędne do tworzenia raportów klastrowych i pełnej analizy danych.
Diagramy drzew to popularne narzędzie wykorzystywane do podejmowania decyzji biznesowych. Diagramy te zapewniają firmom obrazowy obraz decyzji i możliwych jej skutków. Analiza danych jest często niezbędna w tym procesie, ponieważ firma zazwyczaj przypisuje wartości procentowe do każdej gałęzi drzewa decyzyjnego. Te wartości procentowe określają potencjał sukcesu, jaki może mieć każdy wynik w określonych warunkach. Diagramy wielu drzew mogą być częścią ustrukturyzowanej analizy danych dla decyzji biznesowych.
Istnieją inne metody analizy danych strukturalnych. Firmy mogą zazwyczaj wybrać metodę, która odpowiada ich metodom gromadzenia danych statystycznych lub pożądanym wynikom. Wielokrotne stosowanie tych samych procesów pozwala również firmie uniknąć ponownego wymyślania koła do analizy danych.