Struktūrinė duomenų analizė yra statistinio matavimo forma, naudojama informacijai suskaidyti. Įmonės dažnai renka informaciją įvairiais tikslais. Surinkta įmonė turi rasti būdą peržiūrėti ir suskirstyti informaciją į tinkamus naudoti duomenis. Struktūrinė duomenų analizė atitinka šį poreikį, nes siūlo kelis analizės metodus. Šie metodai apima regresijos, klasterių ir medžio diagramas, be kitų metodų, kuriuos įmonės gali pritaikyti surinktai informacijai.
Daugelis įmonių siunčia apklausas ar kitus įrankius, kad rinktų informaciją iš klientų ar kitų šaltinių. Informacija, kuri grįžta į įmonę, turi būti išanalizuota, kad būtų galima pateikti konkrečią informaciją, kurią būtų galima panaudoti priimant verslo sprendimus. Struktūrinių duomenų analizė taip pat populiari naudoti akademiniais tikslais vykdomuose tyrimuose. Pavyzdžiui, įmonė, siekdama pateikti naudingų statistinių duomenų, gali dirbti kartu su kitomis įmonėmis. Šios ataskaitos dažnai yra labai išsamios ir užtrunka šiek tiek laiko.
Regresinė analizė yra viena iš labiausiai paplitusių struktūrinių duomenų analizės tipų. Jis lygina du kintamuosius vienas su kitu, vieną priklausomą ir kitą nepriklausomą. Ši analizė labai populiari teikiant prognozes ar prognozes. Daugelis regresijos tipų naudoja skaičiuokles ar kitus kompiuterinius metodus, bandydami apibrėžti arba daryti išvadą apie priežastinius ryšius. Regresijos apskaičiavimas dažnai užtrunka ir reikalauja tam tikrų duomenų tipų, kad būtų sukurtos tinkamos ataskaitos.
Klasterinė analizė yra kitas įprastas struktūrinių duomenų analizės tipas. Šis metodas leidžia įmonei surinktą informaciją sudėti į konkrečias grupes. Šie pogrupiai padeda įmonei nustatyti informaciją duomenų gavybos tikslais. Duomenų gavyba yra specifinis struktūrizuotų duomenų analizės metodas, naudojamas naudingai informacijai iš surinktų duomenų rinkti. Norint sukurti klasterių ataskaitas ir atlikti duomenų analizę, dažnai reikia kompiuterių programinės įrangos arba skaičiuoklių.
Medžių diagramos yra populiari priemonė, naudojama verslo sprendimams priimti. Šios diagramos suteikia įmonėms vaizdingą sprendimo vaizdą ir galimus galimus rezultatus. Duomenų analizė dažnai reikalinga šiam procesui, nes įmonė paprastai prie kiekvienos sprendimų medžio šakos priskiria procentus. Šie procentai apibrėžia kiekvieno rezultato sėkmės potencialą tam tikromis sąlygomis. Kelios medžių diagramos gali būti struktūrinės duomenų analizės dalis verslo sprendimams priimti.
Yra ir kitų struktūrinių duomenų analizės metodų. Įmonės paprastai gali pasirinkti metodą, atitinkantį jų statistikos rinkimo metodus arba norimus rezultatus. Pakartotinis tų pačių procesų naudojimas taip pat leidžia verslui neišradinėti dviračio duomenų analizei.