構造化データ分析とは

構造化データ分析は、情報を分類するために使用される統計測定の形式です。 多くの場合、企業はさまざまな目的で情報を収集します。 収集された企業は、情報を確認して使用可能なデータに分解する方法を見つける必要があります。 構造化データ分析は、複数の分析方法を提供することにより、このニーズに適合します。 これらの方法には、企業が収集した情報に適用できる他の方法に加えて、回帰図、クラスター図、ツリー図が含まれます。

多くの企業は、顧客またはその他のソースから情報を収集するための調査またはその他のツールを送信します。 会社に戻ってくる情報は、ビジネス上の意思決定に使用する特定の情報を提示するために分析が必要です。 構造化データ分析は、学術目的で実施される研究で使用することも一般的です。 たとえば、企業は有用な統計データを提示するために他のビジネスと連携して作業する場合があります。 これらのレポートは多くの場合非常に詳細であり、完了するまでに時間がかかります。

回帰分析は、最も一般的なタイプの構造化データ分析の1つです。 2つの変数を互いに比較します。1つは従属変数で、もう1つは独立変数です。 この分析は、予測または予測を行うために非常に人気があります。 多くの回帰タイプは、スプレッドシートまたはその他のコンピューター支援技術を使用して、因果関係を定義または推測しようとします。 回帰は計算に時間がかかることが多く、使用可能なレポートを作成するには特定のデータタイプが必要です。

クラスター分析は、もう1つの一般的な構造化データ分析タイプです。 この方法により、企業は収集した情報を特定のグループに配置できます。 これらのサブセットは、企業がデータマイニングの目的で情報を設定するのに役立ちます。 データマイニングは、収集されたデータから有用な情報を収集するために使用される特定の構造化データ分析方法です。 多くの場合、クラスターレポートを作成してデータ分析を完了するには、コンピューターソフトウェアまたはスプレッドシートが必要です。

ツリー図は、ビジネスの意思決定に使用される一般的なツールです。 これらの図は、企業に意思決定と可能な結果の可能性を図で示しています。 企業は通常、決定ツリーの各ブランチに割合を付けるため、このプロセスにはデータ分析が必要になることがよくあります。 これらの割合は、特定の条件下で各成果が成功する可能性を定義します。 複数のツリー図は、ビジネス上の意思決定のための構造化データ分析の一部になります。

構造化データ分析の他の方法が存在します。 企業は通常、統計収集方法または望ましい結果に一致する方法を選択できます。 同じプロセスを繰り返し使用することで、ビジネスはデータ分析のために車輪を再発明することを避けることができます。