¿Qué es el análisis de los datos estructurados?
Análisis de datos estructurado es una forma de medición estadística que se utiliza para analizar información. Empresas a menudo reúnen información para multitud de propósitos. Una vez reunidos, la empresa debe encontrar una manera de revisar y analizar la información en datos útiles. Análisis de los datos estructurados ajusta a esta necesidad ofreciendo múltiples métodos de análisis. Estos métodos incluyen regresión, cluster y diagramas de árbol, además de otras que las empresas pueden aplicar a la información recopilada.
Muchas empresas envían encuestas u otras herramientas para recopilar información de los clientes o de otras fuentes. Análisis de las necesidades la información que regresa a la empresa con el fin de presentar información específica para el uso en las decisiones de negocios. Análisis de datos estructurados también es popular el uso de estudios para fines académicos. Por ejemplo, una empresa puede trabajar en conjunto con otras empresas para presentar datos estadísticos útiles. Estos informes son a menudo muy profundos y toman algún tiempo para completar.
Análisis de regresión es uno de los tipos más comunes de análisis de datos estructurados. Compara dos variables contra uno al otro, un dependiente y una independiente. Este análisis es muy popular para hacer predicciones o pronósticos. Muchos tipos de regresión utilizan hojas de cálculo u otras técnicas asistidas por ordenador en un intento de definirán o deducir relaciones causales. Regresión a menudo tarda en calcular y requiere tipos de datos específicos crear informes útiles.
Análisis de conglomerados son otro tipo común de análisis de datos estructurados. Este método permite a la empresa a información recogida en grupos específicos. Estos subconjuntos ayudar a una empresa establecer información para propósitos de minería de datos. Minería de datos es un método de análisis de datos estructurados específicos utilizado para recoger información útil de datos obtenidos. Software de computadora u hojas de cálculo son a menudo necesarias para crear clústeres informes y completar el análisis de datos.
Diagramas de árbol son una herramienta popular para fines de toma de decisiones de negocios. Estos diagramas proporcionan empresas con una visión pictórica de una decisión y los posibles resultados posibles. Análisis de los datos es a menudo necesario para este proceso porque una empresa típicamente fija porcentajes a cada rama del árbol de decisión. Estos porcentajes definen el potencial para el éxito de que cada resultado puede tener bajo condiciones específicas. Varios diagramas de árbol pueden ser una parte de análisis de datos estructurados para decisiones de negocios.
Existen otros métodos de análisis de datos estructurados. Las empresas normalmente pueden elegir un método que coincide con sus métodos de recopilación de estadísticas o los resultados deseados. Utilizando varias veces los mismos procesos también permite que el negocio evitar reinventar la rueda para análisis de datos.
Muchas empresas envían encuestas u otras herramientas para recopilar información de los clientes o de otras fuentes. Análisis de las necesidades la información que regresa a la empresa con el fin de presentar información específica para el uso en las decisiones de negocios. Análisis de datos estructurados también es popular el uso de estudios para fines académicos. Por ejemplo, una empresa puede trabajar en conjunto con otras empresas para presentar datos estadísticos útiles. Estos informes son a menudo muy profundos y toman algún tiempo para completar.
Análisis de regresión es uno de los tipos más comunes de análisis de datos estructurados. Compara dos variables contra uno al otro, un dependiente y una independiente. Este análisis es muy popular para hacer predicciones o pronósticos. Muchos tipos de regresión utilizan hojas de cálculo u otras técnicas asistidas por ordenador en un intento de definirán o deducir relaciones causales. Regresión a menudo tarda en calcular y requiere tipos de datos específicos crear informes útiles.
Análisis de conglomerados son otro tipo común de análisis de datos estructurados. Este método permite a la empresa a información recogida en grupos específicos. Estos subconjuntos ayudar a una empresa establecer información para propósitos de minería de datos. Minería de datos es un método de análisis de datos estructurados específicos utilizado para recoger información útil de datos obtenidos. Software de computadora u hojas de cálculo son a menudo necesarias para crear clústeres informes y completar el análisis de datos.
Diagramas de árbol son una herramienta popular para fines de toma de decisiones de negocios. Estos diagramas proporcionan empresas con una visión pictórica de una decisión y los posibles resultados posibles. Análisis de los datos es a menudo necesario para este proceso porque una empresa típicamente fija porcentajes a cada rama del árbol de decisión. Estos porcentajes definen el potencial para el éxito de que cada resultado puede tener bajo condiciones específicas. Varios diagramas de árbol pueden ser una parte de análisis de datos estructurados para decisiones de negocios.
Existen otros métodos de análisis de datos estructurados. Las empresas normalmente pueden elegir un método que coincide con sus métodos de recopilación de estadísticas o los resultados deseados. Utilizando varias veces los mismos procesos también permite que el negocio evitar reinventar la rueda para análisis de datos.