Qu'est-ce que l'analyse de données structurée?
L’analyse structurée de données est une forme de mesure statistique utilisée pour décomposer l’information. Les entreprises rassemblent souvent des informations à des fins multiples. Une fois collectées, l'entreprise doit trouver un moyen de réviser et de décomposer les informations en données utilisables. L'analyse de données structurée répond à ce besoin en proposant plusieurs méthodes d'analyse. Ces méthodes incluent des diagrammes de régression, de cluster et d'arborescence, en plus des autres que les entreprises peuvent appliquer aux informations collectées.
De nombreuses entreprises envoient des enquêtes ou d’autres outils pour collecter des informations auprès de clients ou d’autres sources. Les informations renvoyées à l'entreprise nécessitent une analyse afin de présenter des informations spécifiques à utiliser dans les décisions de l'entreprise. L’analyse structurée de données est également populaire 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 l'une par rapport à l'autre, l'une dépendante et l'autre 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 d'inférer des relations de cause à effet. La régression prend souvent du temps à calculer et nécessite des types de données spécifiques pour créer des rapports utilisables.
L'analyse en grappes est un autre type d'analyse de données structurées commun. Cette méthode permet à une entreprise de placer les informations collectées 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 collectées. Des logiciels informatiques ou des feuilles de calcul sont souvent nécessaires pour créer des rapports sur les grappes et effectuer une analyse complète des données.
Les diagrammes en arbre sont un outil populaire utilisé à des fins de prise de décision. Ces diagrammes fournissent aux entreprises une vue imagée d’une décision et des résultats possibles. L'analyse des données est souvent nécessaire pour ce processus car une entreprise attribue 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 arborescences peuvent faire partie de l'analyse de données structurées pour les décisions de l'entreprise.
Il existe d'autres méthodes d'analyse de données structurées. Les entreprises peuvent généralement choisir une méthode qui correspond à leurs méthodes de collecte statistique 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.