Yapılandırılmış veri analizi, bilgileri parçalamak için kullanılan bir istatistiksel ölçüm şeklidir. İşletmeler sıklıkla birçok amaç için bilgi toplar. Bir kez toplandığında, şirket bilgileri gözden geçirmenin ve bilgileri kullanılabilir veriye bölmenin bir yolunu bulmalıdır. Yapılandırılmış veri analizi, çoklu analiz yöntemleri sunarak bu ihtiyacı karşılar. Bu yöntemler, şirketlerin toplanan bilgilere uygulayabilecekleri diğerlerine ek olarak regresyon, küme ve ağaç şemalarını içerir.
Birçok işletme, müşterilerden veya diğer kaynaklardan bilgi toplamak için anketler veya başka araçlar gönderir. Şirkete geri dönen bilgilerin iş kararlarında kullanılmak üzere özel bilgiler sunmak için analiz yapması gerekir. Yapılandırılmış veri analizi, akademik amaçlı yapılan çalışmalarda da popülerdir. Örneğin, bir şirket yararlı istatistiki verileri sunmak için diğer işletmelerle paralel olarak çalışabilir. Bu raporlar genellikle çok derinlemesinedir ve tamamlanması biraz zaman alır.
Regresyon analizi, en yaygın yapılandırılmış veri analizi türleri arasındadır. Birbirine bağımlı, biri bağımsız olmak üzere iki değişkeni birbiriyle karşılaştırır. Bu analiz, tahminler veya tahminler yapmak için çok popülerdir. Birçok regresyon türü nedensel ilişkileri tanımlamak veya çıkarımda bulunmak için elektronik tabloları veya diğer bilgisayar destekli teknikleri kullanır. Regresyon genellikle hesaplanması zaman alır ve kullanılabilir raporlar oluşturmak için belirli veri türlerini gerektirir.
Küme analizi, başka bir yaygın yapılandırılmış veri analizi türüdür. Bu yöntem, bir şirketin toplanan bilgileri belirli gruplara yerleştirmesine izin verir. Bu alt kümeler, bir şirketin veri madenciliği amacıyla bilgi oluşturmasına yardımcı olur. Veri madenciliği, toplanan verilerden faydalı bilgilerin toplanması için kullanılan özel bir yapılandırılmış veri analiz yöntemidir. Bilgisayar yazılımı veya elektronik tablolar genellikle küme raporları oluşturmak ve veri analizini tamamlamak için gereklidir.
Ağaç diyagramları, iş karar vermede kullanılan popüler bir araçtır. Bu şemalar işletmelere bir kararın ve olası sonuçların resimli bir görüntüsünü sunar. Veri analizi bu süreç için sıklıkla gereklidir, çünkü bir şirket genellikle karar ağacının her bir dalına yüzde oranı ekler. Bu yüzdeler, her sonucun belirli koşullar altında sahip olabileceği başarı potansiyelini tanımlar. Birden fazla ağaç diyagramı, iş kararları için yapılandırılmış veri analizinin bir parçası olabilir.
Diğer yapısal veri analizi yöntemleri de mevcuttur. İşletmeler tipik olarak istatistiksel toplama yöntemleri veya istenen sonuçları ile eşleşen bir yöntem seçebilirler. Aynı işlemleri tekrar tekrar kullanmak, işletmenin veri analizi için tekerleği yeniden icat etmekten de kaçınmasını sağlar.
