Cos'è l'analisi di dati strutturati?
Analisi di dati strutturati è una forma di rilevazione statistica utilizzata per abbattere la pagina di informazioni. Le imprese 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. Analisi di dati strutturati si inserisce questa esigenza offrendo più metodi di analisi. Questi metodi includono regressione, cluster e diagrammi ad albero oltre ad altri che le aziende possono richiedere per le informazioni raccolte.
Molte aziende inviano sondaggi o altri strumenti per raccogliere informazioni dai clienti o da altre fonti. Le informazioni che viene restituita alla società, analisi delle esigenze al fine di presentare informazioni specifiche per l'uso nelle decisioni di business. Analisi di dati strutturati è anche popolare per usare in studi condotti per scopi accademici. Ad esempio, una società potrebbe funzionare in tandem con altre imprese al fine di presentare dati statistici utili. Questi rapporti sono spesso molto approfonditi e prendere tempo per completare.
Analisi di regressione è tra i più comuni tipi di analisi di dati strutturati. Confronta due variabili contro l'altro, una dipendente e una indipendente. Questa analisi è molto popolare per fare stime o previsioni. Molti tipi di regressione utilizzano fogli di calcolo o altre tecniche di computer-assistita nel tentativo di definiscono o inferire le relazioni causali. Regressione spesso richiede tempo di calcolo e tipi di dati specifici creare report utilizzabili.
Analisi dei cluster sono un altro tipo comune di analisi di dati strutturati. Questo metodo consente di inserire informazioni raccolte in gruppi specifici. Questi sottoinsiemi aiutano un'azienda impostare le informazioni per scopi di data mining di dati. Data mining è un metodo di analisi di dati strutturati specifici utilizzato per ricavare informazioni utili dai dati raccolti. Software per computer o fogli di calcolo sono spesso necessari per creare report di cluster e completare l'analisi dei dati.
Diagrammi ad albero sono uno strumento popolare utilizzato per scopi decisionali aziendali. Questi diagrammi di forniscono alle imprese con una visione pittorica di una decisione e i possibili risultati possibili. Analisi dei dati è spesso necessario per questo processo perché una società viene generalmente associato percentuali per ogni ramo dell'albero delle decisioni. Queste percentuali definiscono il potenziale di successo che ogni risultato può avere condizioni specifiche. Più diagrammi ad albero possono essere una parte di analisi di dati strutturati per le decisioni aziendali.
Esistono altri metodi di analisi di dati strutturati. Le aziende in genere possono scegliere un metodo che corrisponde loro metodi statistici raccolta o i risultati desiderati. Utilizzando gli stessi processi ripetutamente anche consente all'azienda di evitare di reinventare la ruota per l'analisi dei dati.
Molte aziende inviano sondaggi o altri strumenti per raccogliere informazioni dai clienti o da altre fonti. Le informazioni che viene restituita alla società, analisi delle esigenze al fine di presentare informazioni specifiche per l'uso nelle decisioni di business. Analisi di dati strutturati è anche popolare per usare in studi condotti per scopi accademici. Ad esempio, una società potrebbe funzionare in tandem con altre imprese al fine di presentare dati statistici utili. Questi rapporti sono spesso molto approfonditi e prendere tempo per completare.
Analisi di regressione è tra i più comuni tipi di analisi di dati strutturati. Confronta due variabili contro l'altro, una dipendente e una indipendente. Questa analisi è molto popolare per fare stime o previsioni. Molti tipi di regressione utilizzano fogli di calcolo o altre tecniche di computer-assistita nel tentativo di definiscono o inferire le relazioni causali. Regressione spesso richiede tempo di calcolo e tipi di dati specifici creare report utilizzabili.
Analisi dei cluster sono un altro tipo comune di analisi di dati strutturati. Questo metodo consente di inserire informazioni raccolte in gruppi specifici. Questi sottoinsiemi aiutano un'azienda impostare le informazioni per scopi di data mining di dati. Data mining è un metodo di analisi di dati strutturati specifici utilizzato per ricavare informazioni utili dai dati raccolti. Software per computer o fogli di calcolo sono spesso necessari per creare report di cluster e completare l'analisi dei dati.
Diagrammi ad albero sono uno strumento popolare utilizzato per scopi decisionali aziendali. Questi diagrammi di forniscono alle imprese con una visione pittorica di una decisione e i possibili risultati possibili. Analisi dei dati è spesso necessario per questo processo perché una società viene generalmente associato percentuali per ogni ramo dell'albero delle decisioni. Queste percentuali definiscono il potenziale di successo che ogni risultato può avere condizioni specifiche. Più diagrammi ad albero possono essere una parte di analisi di dati strutturati per le decisioni aziendali.
Esistono altri metodi di analisi di dati strutturati. Le aziende in genere possono scegliere un metodo che corrisponde loro metodi statistici raccolta o i risultati desiderati. Utilizzando gli stessi processi ripetutamente anche consente all'azienda di evitare di reinventare la ruota per l'analisi dei dati.