Strukturoidun datan analyysi on eräänlainen tilastollinen mittaus, jota käytetään tietojen jakamiseen. Yritykset keräävät usein tietoa moniin tarkoituksiin. Keräämisen jälkeen yrityksen on löydettävä tapa tarkastella ja jakaa tiedot käytettäviksi tiedoiksi. Jäsenneltyjen tietojen analysointi sopii tähän tarpeeseen tarjoamalla useita analyysimenetelmiä. Näitä menetelmiä ovat regressio-, klusteri- ja puukaaviot muiden lisäksi, joita yritykset voivat soveltaa kerättyihin tietoihin.
Monet yritykset lähettävät kyselyitä tai muita työkaluja kerätäkseen tietoja asiakkailta tai muista lähteistä. Yritykselle palautettavat tiedot on analysoitava, jotta voidaan esittää erityisiä tietoja käytettäväksi liiketoimintapäätöksissä. Jäsenneltyjen tietojen analysointi on suosittua myös akateemisiin tarkoituksiin tehtävissä tutkimuksissa. Esimerkiksi yritys voi työskennellä yhdessä muiden yritysten kanssa tarjotakseen hyödyllisiä tilastotietoja. Nämä raportit ovat usein hyvin syvällisiä ja niiden valmistelu vie jonkin aikaa.
Regressioanalyysi on yksi yleisimmistä strukturoidun datan analyysityypeistä. Se vertaa kahta muuttujaa toisiinsa, yhtä riippuvaista ja toista riippumatonta. Tämä analyysi on erittäin suosittu ennusteiden tai ennusteiden tekemiseen. Monet regressiotyypit käyttävät laskentataulukoita tai muita tietokoneavusteisia tekniikoita yrittäessään määritellä tai päätellä syy-yhteyksiä. Regression laskeminen vie usein aikaa ja vaatii tiettyjä tietotyyppejä käyttökelpoisten raporttien luomiseksi.
Klusterianalyysi on toinen yleinen strukturoidun datan analyysityyppi. Tämän menetelmän avulla yritys voi sijoittaa kerätyt tiedot tiettyihin ryhmiin. Nämä osajoukot auttavat yritystä asettamaan tietoja tiedonlouhintatarkoituksiin. Tietojen louhinta on erityinen strukturoidun datan analysointimenetelmä, jota käytetään keräämään hyödyllistä tietoa kerätystä datasta. Tietokoneohjelmistoja tai laskentataulukoita tarvitaan usein klusteriraporttien luomiseen ja täydelliseen tietojen analysointiin.
Puukaaviot ovat suosittu työkalu, jota käytetään liiketoiminnan päätöksenteossa. Nämä kaaviot tarjoavat yrityksille kuvallisen kuvan päätöksestä ja mahdollisista tuloksista. Tietojen analysointi on usein tarpeen tässä prosessissa, koska yritys tyypillisesti liittää prosenttiosuudet kuhunkin päätöspuun haaraan. Nämä prosenttiosuudet määrittelevät kunkin tuloksen mahdolliset menestysmahdollisuudet tietyissä olosuhteissa. Useat puukaaviot voivat olla osa liiketoimintapäätösten strukturoidun datan analyysiä.
On olemassa muita strukturoidun datan analysointimenetelmiä. Yritykset voivat tyypillisesti valita menetelmän, joka vastaa niiden tilastollisia keräysmenetelmiä tai haluttuja tuloksia. Samojen prosessien toistuva käyttö mahdollistaa myös sen, että yritys välttää datan analysointipyörän keksimistä uudelleen.