構造化されたデータ分析とは何ですか？

construmtion構造化データ分析は、情報を分解するために使用される統計測定の一形態です。多くの場合、企業は多くの目的で情報を収集します。収集したら、会社は情報を確認して使用可能なデータに分解する方法を見つけなければなりません。構造化されたデータ分析は、複数の分析方法を提供することにより、このニーズに適合します。これらの方法には、企業が収集した情報に適用できる他の人に加えて、回帰、クラスター、およびツリー図が含まれます。会社に戻ってきた情報は、ビジネス上の意思決定で使用するための特定の情報を提示するために分析が必要です。構造化されたデータ分析は、学術目的で実施された研究でも使用することにも人気があります。たとえば、企業は、有用な統計データを提示するために、他のビジネスと協力して作業する場合があります。これらのレポートは多くの場合、非常に詳細であり、完了するのに少し時間がかかります。互いに2つの変数を比較します。1つは依存するものと独立しています。この分析は、予測や予測を行うために非常に人気があります。多くの回帰タイプは、因果関係を定義または推測する試みで、スプレッドシートまたはその他のコンピューター支援技術を使用します。回帰は、多くの場合、計算に時間がかかり、使用可能なレポートを作成するために特定のデータ型が必要です。この方法により、企業は収集した情報を特定のグループに配置できます。これらのサブセットは、企業がデータマイニングの目的で情報を設定するのに役立ちます。データマイニングは、収集されたデータから有用な情報を収集するために使用される特定の構造化データ分析方法です。多くの場合、コンピューターソフトウェアまたはスプレッドシートがクラスターレポートと完全なデータ分析を作成するために必要です。これらの図は、ビジネスに、可能な決定と潜在的な結果の絵画的な見解を提供します。企業は通常、意思決定ツリーの各ブランチにパーセンテージを添付するため、このプロセスにはデータ分析がしばしば必要です。これらの割合は、各結果が特定の条件下で持つ可能性を定義します。複数のツリー図は、ビジネス上の意思決定の構造化データ分析の一部になる可能性があります。struction構造化されたデータ分析の他の方法が存在します。企業は通常、統計的収集方法または望ましい結果に一致する方法を選択できます。同じプロセスを繰り返し使用することで、データ分析のためにホイールの再発明を避けることができます。