구조화 된 데이터 분석이란 무엇입니까?

구조적 데이터 분석은 정보를 분류하는 데 사용되는 통계 측정의 한 형태입니다. 기업은 종종 다양한 목적으로 정보를 수집합니다. 회사는 정보를 수집 한 후 정보를 사용 가능한 데이터로 검토하고 분류 할 수있는 방법을 찾아야합니다. 구조화 된 데이터 분석은 여러 가지 분석 방법을 제공하여 이러한 요구를 충족시킵니다. 이러한 방법에는 회사가 수집 된 정보에 적용 할 수있는 회귀, 클러스터 및 트리 다이어그램이 포함됩니다.

많은 기업들이 고객이나 다른 출처로부터 정보를 수집하기 위해 설문 조사 나 기타 도구를 보냅니다. 회사로 돌아 오는 정보는 비즈니스 결정에 사용할 특정 정보를 제시하기 위해 분석이 필요합니다. 구조적 데이터 분석은 학문적 목적으로 수행 된 연구에 사용하기에도 인기가 있습니다. 예를 들어, 회사는 유용한 통계 데이터를 제공하기 위해 다른 비즈니스와 협력 할 수 있습니다. 이 보고서는 종종 매우 심층적이며 완료하는 데 시간이 걸립니다.

회귀 분석은 가장 일반적인 유형의 구조화 된 데이터 분석 중 하나입니다. 종속 변수와 독립 변수 두 변수를 서로 비교합니다. 이 분석은 예측 또는 예측에 매우 인기가 있습니다. 많은 회귀 유형은 인과 관계를 정의하거나 유추하기 위해 스프레드 시트 또는 기타 컴퓨터 지원 기술을 사용합니다. 회귀는 종종 계산하는 데 시간이 걸리고 사용 가능한 보고서를 작성하려면 특정 데이터 유형이 필요합니다.

군집 분석은 또 다른 일반적인 구조적 데이터 분석 유형입니다. 이 방법을 통해 회사는 수집 된 정보를 특정 그룹에 배치 할 수 있습니다. 이러한 하위 집합은 회사에서 데이터 마이닝 목적으로 정보를 설정하는 데 도움이됩니다. 데이터 마이닝은 수집 된 데이터에서 유용한 정보를 수집하는 데 사용되는 특정 구조화 된 데이터 분석 방법입니다. 클러스터 보고서를 작성하고 데이터 분석을 완료하려면 컴퓨터 소프트웨어 또는 스프레드 시트가 종종 필요합니다.

트리 다이어그램은 비즈니스 의사 결정을 위해 널리 사용되는 도구입니다. 이 다이어그램은 비즈니스에 의사 결정과 가능한 잠재적 인 결과를 그림으로 보여줍니다. 회사는 일반적으로 의사 결정 트리의 각 분기에 백분율을 첨부하기 때문에이 프로세스에는 데이터 분석이 종종 필요합니다. 이 비율은 특정 조건에서 각 결과가 가질 수있는 성공 가능성을 정의합니다. 여러 트리 다이어그램은 비즈니스 의사 결정을위한 구조화 된 데이터 분석의 일부가 될 수 있습니다.

구조화 된 데이터 분석의 다른 방법이 존재합니다. 기업은 일반적으로 통계 수집 방법 또는 원하는 결과와 일치하는 방법을 선택할 수 있습니다. 동일한 프로세스를 반복해서 사용함으로써 비즈니스는 데이터 분석을위한 바퀴를 재발 명하지 않아도됩니다.