什么是结构化数据分析？(structured data analysis?)

结构化数据分析是一种用于分解信息的统计度量形式。企业通常出于多种目的收集信息。一旦收集到这些信息，公司必须找到一种方法来审查这些信息并将其分解成可用的数据。结构化数据分析通过提供多种分析方法来满足这一需求。这些方法包括回归图、聚类图和树形图以及公司可以应用于收集信息的其他方法。...

结构化数据分析是一种用于分解信息的统计度量形式。企业通常出于多种目的收集信息。一旦收集到这些信息，公司必须找到一种方法来审查这些信息并将其分解成可用的数据。结构化数据分析通过提供多种分析方法来满足这一需求。这些方法包括回归图、聚类图和树形图以及公司可以应用于收集信息的其他方法。

许多企业发送调查或其他工具，从客户或其他来源收集信息。返回到公司的信息需要进行分析，以便提供具体信息，用于业务决策。结构化数据分析也常用于学术研究。例如，一家公司可能会与其他企业合作，以提供有用的统计数据。这些报告通常非常深入，需要一些时间才能完成。

回归分析是最常见的结构化数据分析类型之一。它将两个变量相互比较，一个是依赖变量，另一个是独立变量。这种分析在进行预测或预测时非常流行。许多回归类型使用电子表格或其他计算机辅助技术试图定义或推断因果关系。回归通常需要时间进行计算，并且需要特定的数据类型来创建可用的报告。

聚类分析是另一种常见的结构化数据分析类型。此方法允许公司将收集的信息放入特定的组中。这些子集有助于公司为数据挖掘目的设置信息。数据挖掘是一种特定的结构化数据分析方法，用于从收集的数据中收集有用的信息。创建群集报告和完成数据分析通常需要计算机软件或电子表格。

树形图是用于业务决策的常用工具。这些图表为企业提供了决策和可能结果的图形视图。数据分析对于这个过程通常是必要的，因为公司通常会将百分比附加到决策树的每个分支上。这些百分比定义了在特定条件下每个结果可能具有的成功潜力。多树形图可以作为业务决策结构化数据分析的一部分。

存在其他结构化数据分析方法。企业通常可以选择与其统计收集方法或预期结果相匹配的方法。重复使用相同的流程也可以让企业避免重新发明数据分析的轮子。

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