¿Qué es el análisis de datos estructurados?
El análisis de datos estructurados es una forma de medición estadística utilizada para desglosar la información. Las empresas a menudo recopilan información para una multitud de propósitos. Una vez recopilada, la empresa debe encontrar una manera de revisar y desglosar la información en datos utilizables. El análisis de datos estructurados se ajusta a esta necesidad al ofrecer múltiples métodos de análisis. Estos métodos incluyen regresión, clústeres y diagramas de árbol, además de otros que las empresas pueden aplicar a la información recopilada.
Muchas empresas envían encuestas u otras herramientas para recopilar información de clientes u otras fuentes. La información que regresa a la empresa necesita análisis para presentar información específica para su uso en las decisiones comerciales. El análisis de datos estructurados también es popular para usar en estudios realizados con fines académicos. Por ejemplo, una empresa puede trabajar en conjunto con otras empresas para presentar datos estadísticos útiles. Estos informes suelen ser muy detallados y tardan un tiempo en completarse.
El análisis de regresión se encuentra entre los tipos más comunes de análisis de datos estructurados. Compara dos variables entre sí, una dependiente y otra independiente. Este análisis es muy popular para hacer predicciones o pronósticos. Muchos tipos de regresión usan hojas de cálculo u otras técnicas asistidas por computadora en un intento de definir o inferir relaciones causales. La regresión a menudo toma tiempo para computarse y requiere tipos de datos específicos para crear informes utilizables.
El análisis de conglomerados es otro tipo común de análisis de datos estructurados. Este método permite a una empresa colocar la información recopilada en grupos específicos. Estos subconjuntos ayudan a una empresa a configurar información para fines de minería de datos. La minería de datos es un método de análisis de datos estructurado específico que se utiliza para obtener información útil de los datos recopilados. El software de computadora o las hojas de cálculo a menudo son necesarias para crear informes de clúster y completar el análisis de datos.
Los diagramas de árbol son una herramienta popular utilizada para la toma de decisiones empresariales. Estos diagramas proporcionan a las empresas una vista gráfica de una decisión y los posibles resultados posibles. El análisis de datos a menudo es necesario para este proceso porque una empresa generalmente asigna porcentajes a cada rama del árbol de decisión. Estos porcentajes definen el potencial de éxito que cada resultado puede tener en condiciones específicas. Múltiples diagramas de árbol pueden ser parte del análisis de datos estructurados para decisiones comerciales.
Existen otros métodos de análisis de datos estructurados. Las empresas generalmente pueden elegir un método que coincida con sus métodos de recopilación estadística o los resultados deseados. Usar los mismos procesos repetidamente también le permite a la empresa evitar reinventar la rueda para el análisis de datos.