L’analisi dei dati strutturati è una forma di misurazione statistica utilizzata per scomporre le informazioni. Le aziende spesso raccolgono informazioni per una moltitudine di scopi. Una volta raccolte, l’azienda deve trovare un modo per rivedere e suddividere le informazioni in dati utilizzabili. L’analisi dei dati strutturati soddisfa questa esigenza offrendo molteplici metodi di analisi. Questi metodi includono diagrammi di regressione, cluster e albero oltre ad altri che le aziende possono applicare alle informazioni raccolte.
Molte aziende inviano sondaggi o altri strumenti per raccogliere informazioni da clienti o altre fonti. Le informazioni che vengono restituite all’azienda devono essere analizzate al fine di presentare informazioni specifiche da utilizzare nelle decisioni aziendali. L’analisi dei dati strutturati è anche popolare da usare negli studi condotti per scopi accademici. Ad esempio, un’azienda può lavorare in tandem con altre aziende al fine di presentare utili dati statistici. Questi rapporti sono spesso molto approfonditi e richiedono del tempo per il completamento.
L’analisi di regressione è tra i tipi più comuni di analisi di dati strutturati. Confronta due variabili tra loro, una dipendente e una indipendente. Questa analisi è molto popolare per fare previsioni o previsioni. Molti tipi di regressione utilizzano fogli di calcolo o altre tecniche assistite da computer nel tentativo di definire o inferire relazioni causali. La regressione richiede spesso tempo per il calcolo e richiede tipi di dati specifici per creare report utilizzabili.
L’analisi dei cluster è un altro tipo comune di analisi dei dati strutturati. Questo metodo consente a un’azienda di collocare le informazioni raccolte in gruppi specifici. Questi sottoinsiemi aiutano un’azienda a impostare informazioni per scopi di data mining. Il data mining è uno specifico metodo strutturato di analisi dei dati utilizzato per raccogliere informazioni utili dai dati raccolti. Software o fogli di calcolo sono spesso necessari per creare report di cluster e completare l’analisi dei dati.
I diagrammi ad albero sono uno strumento popolare utilizzato per scopi decisionali aziendali. Questi diagrammi forniscono alle aziende una visione pittorica di una decisione e dei possibili risultati possibili. L’analisi dei dati è spesso necessaria per questo processo perché un’azienda in genere attribuisce percentuali a ciascun ramo dell’albero decisionale. Queste percentuali definiscono il potenziale di successo che ogni risultato può avere in condizioni specifiche. I diagrammi ad albero multipli possono far parte dell’analisi dei dati strutturati per le decisioni aziendali.
Esistono altri metodi di analisi dei dati strutturati. Le aziende in genere possono scegliere un metodo che corrisponda ai loro metodi di raccolta statistica o ai risultati desiderati. L’uso ripetuto degli stessi processi consente inoltre all’azienda di evitare di reinventare la ruota per l’analisi dei dati.