Analiza strukturiranih podatkov je oblika statističnega merjenja, ki se uporablja za razčlenitev informacij. Podjetja pogosto zbirajo informacije za številne namene. Ko so zbrane, mora podjetje najti način za pregled in razčlenitev informacij na uporabne podatke. Strukturirana analiza podatkov ustreza tej potrebi, saj ponuja več analiznih metod. Te metode vključujejo regresijske, grozdne in drevesne diagrame poleg drugih, ki jih podjetja lahko uporabijo za zbrane informacije.
Mnoga podjetja pošiljajo ankete ali druga orodja za zbiranje informacij od strank ali drugih virov. Podatki, ki pridejo nazaj v podjetje, potrebujejo analizo, da bi predstavili specifične informacije za uporabo pri poslovnih odločitvah. Analiza strukturiranih podatkov je priljubljena tudi za uporabo v študijah, ki se izvajajo v akademske namene. Na primer, podjetje lahko sodeluje z drugimi podjetji, da bi predstavilo koristne statistične podatke. Ta poročila so pogosto zelo poglobljena in za dokončanje potrebujejo nekaj časa.
Regresijska analiza je ena najpogostejših vrst analize strukturiranih podatkov. Primerja dve spremenljivki med seboj, eno odvisno in eno neodvisno. Ta analiza je zelo priljubljena za izdelavo napovedi ali napovedi. Številne vrste regresije uporabljajo preglednice ali druge računalniško podprte tehnike, da poskušajo opredeliti ali sklepati vzročne zveze. Regresija pogosto zahteva čas za izračun in zahteva posebne vrste podatkov za ustvarjanje uporabnih poročil.
Grozdna analiza je še ena pogosta vrsta analize strukturiranih podatkov. Ta metoda omogoča podjetju, da zbrane informacije razporedi v določene skupine. Te podskupine pomagajo podjetju pri vzpostavitvi informacij za namene rudarjenja podatkov. Podatkovno rudarjenje je posebna metoda analize strukturiranih podatkov, ki se uporablja za pridobivanje koristnih informacij iz zbranih podatkov. Računalniška programska oprema ali preglednice so pogosto potrebne za ustvarjanje poročil o grozdih in popolno analizo podatkov.
Drevesni diagrami so priljubljeno orodje, ki se uporablja za namene poslovnega odločanja. Ti diagrami podjetjem nudijo slikovit pogled na odločitev in možne možne rezultate. Analiza podatkov je pogosto potrebna za ta proces, ker podjetje običajno pripiše odstotke vsaki veji drevesa odločitev. Ti odstotki določajo potencial za uspeh, ki bi ga lahko imel vsak rezultat pod določenimi pogoji. Več drevesnih diagramov je lahko del analize strukturiranih podatkov za poslovne odločitve.
Obstajajo tudi druge metode analize strukturiranih podatkov. Podjetja lahko običajno izberejo metodo, ki ustreza njihovim metodam zbiranja statistike ali želenim rezultatom. Ponavljajoča uporaba istih procesov omogoča podjetju, da se izogne ponovnemu izumljanju kolesa za analizo podatkov.
SmartAsset.