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测量方法。企业通常会出于多种目的收集信息。一旦收集到，公司必须找到一种方法来审查信息并将其分解为可用的数据。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...

结构化数据分析是一种用于分解信息的统计测量方法。企业通常会出于多种目的收集信息。一旦收集到，公司必须找到一种方法来审查信息并将其分解为可用的数据。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到的信息的其他方法

电子表格通常是创建用于数据分析的群集报告所必需的。许多企业会发送调查或其他工具来收集来自客户或其他来源的信息。返回公司的信息需要进行分析，以呈现特定的信息，以便在商业决策中使用。结构化数据分析在学术研究中也很流行。例如，一家公司可以按顺序与其他业务协同工作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。

结构化数据分析用于分解信息回归分析是结构化数据分析中最常见的类型之一，它比较两个变量，一个是相依的，一个是独立的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来定义或推断因果关系。回归通常需要时间来计算，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。这种方法允许公司将收集到的信息放入特定的组中。这些子集帮助公司设置用于数据挖掘目的的信息。数据挖掘是一种用于收集的特定结构化数据分析方法从收集的数据中获取有用的信息。计算机软件或电子表格通常是创建群集报告和完成数据分析所必需的。树形图是用于商业决策的常用工具。这些图表为企业提供一个决策和可能的潜在结果的图形视图。数据分析对于这个过程通常是必要的，因为公司通常会在决策树的每个分支上附加百分比。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。多棵树图表可以是用于业务决策的结构化数据分析的一部分。还存在其他结构化数据分析方法。企业通常可以选择与统计收集方法或所需结果相匹配的方法。使用重复使用相同的流程还允许业务部门避免重新设计数据分析的轮子回归分析是最常见的结构化数据分析类型之一。

发表于 2020-08-14 14:55
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分类：业务办理

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