Analiza datelor structurate este o formă de măsurare statistică utilizată pentru defalcarea informațiilor. Companiile adună adesea informații pentru o multitudine de scopuri. Odată adunate, compania trebuie să găsească o modalitate de a revizui și de a descompune informațiile în date utilizabile. Analiza structurată a datelor se potrivește acestei nevoi, oferind mai multe metode de analiză. Aceste metode includ diagrame de regresie, cluster și arbore, în plus față de altele pe care companiile le pot aplica informațiilor colectate.
Multe companii trimit sondaje sau alte instrumente pentru a colecta informații de la clienți sau din alte surse. Informațiile care revin companiei au nevoie de analiză pentru a prezenta informații specifice pentru a fi utilizate în deciziile de afaceri. Analiza datelor structurate este, de asemenea, popular pentru a fi utilizată în studiile efectuate în scopuri academice. De exemplu, o companie poate lucra în tandem cu alte afaceri pentru a prezenta date statistice utile. Aceste rapoarte sunt adesea foarte aprofundate și durează ceva timp pentru a fi finalizate.
Analiza de regresie este printre cele mai comune tipuri de analiză a datelor structurate. Compară două variabile una față de cealaltă, una dependentă și una independentă. Această analiză este foarte populară pentru a face predicții sau prognoze. Multe tipuri de regresie folosesc foi de calcul sau alte tehnici asistate de computer în încercarea de a defini sau deduce relații cauzale. Calculul de regresie necesită adesea timp și necesită anumite tipuri de date pentru a crea rapoarte utilizabile.
Analiza cluster este un alt tip comun de analiză a datelor structurate. Această metodă permite unei companii să plaseze informațiile adunate în grupuri specifice. Aceste subseturi ajută o companie să configureze informații în scopul extragerii de date. Miningul de date este o metodă specifică de analiză a datelor structurate utilizată pentru a culege informații utile din datele adunate. Software-ul de calculator sau foile de calcul sunt adesea necesare pentru a crea rapoarte de grup și pentru a finaliza analiza datelor.
Diagramele arborescente sunt un instrument popular folosit pentru luarea deciziilor de afaceri. Aceste diagrame oferă companiilor o imagine grafică a unei decizii și a potențialelor rezultate posibile. Analiza datelor este adesea necesară pentru acest proces, deoarece o companie atașează de obicei procente fiecărei ramuri a arborelui de decizie. Aceste procente definesc potențialul de succes pe care îl poate avea fiecare rezultat în condiții specifice. Diagramele arborescente multiple pot face parte din analiza datelor structurate pentru deciziile de afaceri.
Există și alte metode de analiză structurată a datelor. Întreprinderile pot alege de obicei o metodă care se potrivește cu metodele lor de culegere statistică sau cu rezultatele dorite. Utilizarea în mod repetat a acelorași procese permite, de asemenea, afacerii să evite reinventarea roții pentru analiza datelor.