O que é análise de dados estruturados?
Análise de dados estruturado é uma forma de medida estatística usada para quebrar para baixo a informação. As empresas muitas vezes reunir informações para uma infinidade de efeitos. Uma vez reunidos, a empresa deve encontrar uma maneira de rever e quebrar as informações em dados utilizáveis. Análise de dados estruturados se encaixa a essa necessidade, oferecendo vários métodos de análise. Estes métodos incluem regressão, cluster e diagramas de árvore, além de outros que as empresas podem aplicar para as informações coletadas.
Muitas empresas enviam inquéritos ou outras ferramentas para coletar informações de clientes ou de outras fontes. A informação que vem de volta para a empresa precisa de análise a fim de apresentar informações específicas para uso em decisões de negócios. Análise de dados estruturados também é popular para usar em estudos realizados para fins acadêmicos. Por exemplo, uma empresa pode funcionar em conjunto com outras empresas para apresentar dados estatísticos úteis. Estes relatórios são frequentemente muito aprofundados e levar algum tempo para concluir.
Análise de regressão é entre os tipos mais comuns de análise de dados estruturados. Ele compara duas variáveis contra os outros, um dependente e uma independente. Esta análise é muito popular para fazer previsões ou previsões. Muitos tipos de regressão usam planilhas ou outras técnicas assistida por computador, em uma tentativa de definem ou inferir relações causais. Regressão, muitas vezes leva tempo para calcular e requer tipos de dados específicos criar relatórios utilizáveis.
Análise de cluster é um outro tipo comum de análise de dados estruturados. Esse método permite que uma empresa Coloque informações reunidas em grupos específicos. Estes subconjuntos ajudam uma empresa a configurar informações para fins de mineração de dados. Mineração de dados é um método de análise de dados estruturados específicos usado para recolher informações úteis a partir de dados recolhidos. Software de computador ou planilhas são muitas vezes necessárias para criar relatórios de cluster e completar a análise de dados.
Diagramas de árvore são uma ferramenta popular utilizada para fins de tomada de decisões de negócios. Esses diagramas fornecem as empresas com uma visão pictórica de uma decisão e os potenciais resultados possíveis. Análise de dados é muitas vezes necessária para este processo, porque uma empresa normalmente atribui porcentagens para cada ramo da árvore de decisão. Estas percentagens definem o potencial para o sucesso de que cada resultado pode ter condições específicas. Vários diagramas de árvore podem ser uma parte da análise de dados estruturados para as decisões empresariais.
Existem outros métodos de análise de dados estruturados. As empresas normalmente podem escolher um método que corresponda à sua recolha estatística métodos ou resultados desejados. Usando os mesmos processos repetidamente também permite que os negócios evitar reinventar a roda para análise de dados.
Muitas empresas enviam inquéritos ou outras ferramentas para coletar informações de clientes ou de outras fontes. A informação que vem de volta para a empresa precisa de análise a fim de apresentar informações específicas para uso em decisões de negócios. Análise de dados estruturados também é popular para usar em estudos realizados para fins acadêmicos. Por exemplo, uma empresa pode funcionar em conjunto com outras empresas para apresentar dados estatísticos úteis. Estes relatórios são frequentemente muito aprofundados e levar algum tempo para concluir.
Análise de regressão é entre os tipos mais comuns de análise de dados estruturados. Ele compara duas variáveis contra os outros, um dependente e uma independente. Esta análise é muito popular para fazer previsões ou previsões. Muitos tipos de regressão usam planilhas ou outras técnicas assistida por computador, em uma tentativa de definem ou inferir relações causais. Regressão, muitas vezes leva tempo para calcular e requer tipos de dados específicos criar relatórios utilizáveis.
Análise de cluster é um outro tipo comum de análise de dados estruturados. Esse método permite que uma empresa Coloque informações reunidas em grupos específicos. Estes subconjuntos ajudam uma empresa a configurar informações para fins de mineração de dados. Mineração de dados é um método de análise de dados estruturados específicos usado para recolher informações úteis a partir de dados recolhidos. Software de computador ou planilhas são muitas vezes necessárias para criar relatórios de cluster e completar a análise de dados.
Diagramas de árvore são uma ferramenta popular utilizada para fins de tomada de decisões de negócios. Esses diagramas fornecem as empresas com uma visão pictórica de uma decisão e os potenciais resultados possíveis. Análise de dados é muitas vezes necessária para este processo, porque uma empresa normalmente atribui porcentagens para cada ramo da árvore de decisão. Estas percentagens definem o potencial para o sucesso de que cada resultado pode ter condições específicas. Vários diagramas de árvore podem ser uma parte da análise de dados estruturados para as decisões empresariais.
Existem outros métodos de análise de dados estruturados. As empresas normalmente podem escolher um método que corresponda à sua recolha estatística métodos ou resultados desejados. Usando os mesmos processos repetidamente também permite que os negócios evitar reinventar a roda para análise de dados.