L’analyse de données structurées est une forme de mesure statistique utilisée pour décomposer l’information. Les entreprises recueillent souvent des informations à diverses fins. Une fois recueillies, l’entreprise doit trouver un moyen d’examiner et de décomposer les informations en données utilisables. L’analyse de données structurées répond à ce besoin en proposant de multiples méthodes d’analyse. Ces méthodes incluent des diagrammes de régression, de cluster et d’arbre en plus d’autres que les entreprises peuvent appliquer aux informations recueillies.
De nombreuses entreprises envoient des sondages ou d’autres outils pour collecter des informations auprès des clients ou d’autres sources. Les informations qui reviennent à l’entreprise doivent être analysées afin de présenter des informations spécifiques à utiliser dans les décisions commerciales. L’analyse de données structurées est également couramment utilisée dans les études menées à des fins académiques. Par exemple, une entreprise peut travailler en tandem avec d’autres entreprises afin de présenter des données statistiques utiles. Ces rapports sont souvent très détaillés et prennent un certain temps.
L’analyse de régression est l’un des types les plus courants d’analyse de données structurées. Il compare deux variables entre elles, une dépendante et une indépendante. Cette analyse est très populaire pour faire des prédictions ou des prévisions. De nombreux types de régression utilisent des feuilles de calcul ou d’autres techniques assistées par ordinateur pour tenter de définir ou de déduire des relations causales. La régression prend souvent du temps à calculer et nécessite des types de données spécifiques pour créer des rapports utilisables.
L’analyse de cluster est un autre type courant d’analyse de données structurées. Cette méthode permet à une entreprise de placer les informations recueillies dans des groupes spécifiques. Ces sous-ensembles aident une entreprise à configurer des informations à des fins d’exploration de données. L’exploration de données est une méthode d’analyse de données structurée spécifique utilisée pour glaner des informations utiles à partir des données recueillies. Un logiciel informatique ou des feuilles de calcul sont souvent nécessaires pour créer des rapports de cluster et compléter l’analyse des données.
Les diagrammes en arbre sont un outil populaire utilisé à des fins de prise de décision commerciale. Ces diagrammes fournissent aux entreprises une vue imagée d’une décision et des résultats potentiels possibles. L’analyse des données est souvent nécessaire pour ce processus car une entreprise attache généralement des pourcentages à chaque branche de l’arbre de décision. Ces pourcentages définissent le potentiel de réussite que chaque résultat peut avoir dans des conditions spécifiques. Plusieurs diagrammes arborescents peuvent faire partie de l’analyse de données structurée pour les décisions commerciales.
D’autres méthodes d’analyse de données structurées existent. Les entreprises peuvent généralement choisir une méthode qui correspond à leurs méthodes de collecte de statistiques ou aux résultats souhaités. L’utilisation répétée des mêmes processus permet également à l’entreprise d’éviter de réinventer la roue de l’analyse des données.