Die strukturierte Datenanalyse ist eine Form der statistischen Messung zur Aufschlüsselung von Informationen. Unternehmen sammeln oft Informationen für eine Vielzahl von Zwecken. Nach der Erfassung muss das Unternehmen einen Weg finden, die Informationen zu überprüfen und in verwertbare Daten aufzuschlüsseln. Die strukturierte Datenanalyse wird diesem Bedarf gerecht, indem sie mehrere Analysemethoden anbietet. Zu diesen Methoden gehören Regression, Cluster- und Baumdiagramme sowie andere, die Unternehmen auf die gesammelten Informationen anwenden können.
Viele Unternehmen versenden Umfragen oder andere Tools, um Informationen von Kunden oder anderen Quellen zu sammeln. Die Informationen, die an das Unternehmen zurückkommen, müssen analysiert werden, um spezifische Informationen für Geschäftsentscheidungen bereitzustellen. Die strukturierte Datenanalyse wird auch gerne in Studien verwendet, die zu akademischen Zwecken durchgeführt werden. Beispielsweise kann ein Unternehmen mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten, um nützliche statistische Daten zu präsentieren. Diese Berichte sind oft sehr ausführlich und nehmen einige Zeit in Anspruch.
Die Regressionsanalyse gehört zu den häufigsten Arten der strukturierten Datenanalyse. Es vergleicht zwei Variablen miteinander, eine abhängige und eine unabhängige. Diese Analyse ist sehr beliebt, um Vorhersagen oder Vorhersagen zu treffen. Viele Regressionstypen verwenden Tabellenkalkulationen oder andere computergestützte Techniken, um kausale Beziehungen zu definieren oder abzuleiten. Die Berechnung der Regression nimmt oft Zeit in Anspruch und erfordert bestimmte Datentypen, um brauchbare Berichte zu erstellen.
Die Clusteranalyse ist ein weiterer gängiger Analysetyp für strukturierte Daten. Diese Methode ermöglicht es einem Unternehmen, gesammelte Informationen in bestimmte Gruppen einzuteilen. Diese Teilmengen helfen einem Unternehmen, Informationen für Data-Mining-Zwecke einzurichten. Data Mining ist eine spezifische strukturierte Datenanalysemethode, die verwendet wird, um nützliche Informationen aus gesammelten Daten zu gewinnen. Computersoftware oder Tabellenkalkulationen sind häufig erforderlich, um Clusterberichte zu erstellen und die Datenanalyse abzuschließen.
Baumdiagramme sind ein beliebtes Werkzeug für geschäftliche Entscheidungsfindungszwecke. Diese Diagramme bieten Unternehmen eine bildliche Darstellung einer Entscheidung und der möglichen Ergebnisse. Für diesen Prozess ist häufig eine Datenanalyse erforderlich, da ein Unternehmen normalerweise jedem Zweig des Entscheidungsbaums Prozentsätze beifügt. Diese Prozentsätze definieren das Erfolgspotenzial, das jedes Ergebnis unter bestimmten Bedingungen haben kann. Mehrere Baumdiagramme können Teil einer strukturierten Datenanalyse für Geschäftsentscheidungen sein.
Andere Methoden der strukturierten Datenanalyse existieren. Unternehmen können in der Regel eine Methode wählen, die ihren statistischen Erhebungsmethoden oder gewünschten Ergebnissen entspricht. Durch die wiederholte Verwendung der gleichen Prozesse kann das Unternehmen auch vermeiden, das Rad für die Datenanalyse neu zu erfinden.