Strukturerad dataanalys är en form av statistisk mätning som används för att bryta ner information. Företag samlar ofta in information för en mängd olika ändamål. När den väl har samlats in måste företaget hitta ett sätt att granska och bryta ner informationen till användbar data. Strukturerad dataanalys passar detta behov genom att erbjuda flera analysmetoder. Dessa metoder inkluderar regression-, kluster- och träddiagram utöver andra som företag kan tillämpa på den insamlade informationen.
Många företag skickar ut undersökningar eller andra verktyg för att samla in information från kunder eller andra källor. Den information som kommer tillbaka till företaget behöver analyseras för att kunna presentera specifik information för användning i affärsbeslut. Strukturerad dataanalys är också populär att använda i studier som genomförs i akademiska syften. Ett företag kan till exempel arbeta tillsammans med andra företag för att presentera användbar statistisk data. Dessa rapporter är ofta mycket djupgående och tar lite tid att slutföra.
Regressionsanalys är en av de vanligaste typerna av strukturerad dataanalys. Den jämför två variabler mot varandra, en beroende och en oberoende. Denna analys är mycket populär för att göra förutsägelser eller prognoser. Många regressionstyper använder kalkylblad eller andra datorstödda tekniker i ett försök att definiera eller sluta sig till orsakssamband. Regression tar ofta tid att beräkna och kräver specifika datatyper för att skapa användbara rapporter.
Klusteranalys är en annan vanlig strukturerad dataanalystyp. Denna metod tillåter ett företag att placera insamlad information i specifika grupper. Dessa delmängder hjälper ett företag att skapa information för datautvinningsändamål. Data mining är en specifik strukturerad dataanalysmetod som används för att få fram användbar information från insamlad data. Datorprogram eller kalkylblad är ofta nödvändiga för att skapa klusterrapporter och fullständig dataanalys.
Träddiagram är ett populärt verktyg som används för affärsbeslut. Dessa diagram ger företag en bildlig bild av ett beslut och de potentiella möjliga resultaten. Dataanalys är ofta nödvändig för denna process eftersom ett företag vanligtvis lägger procentsatser till varje gren av beslutsträdet. Dessa procentsatser definierar potentialen för framgång varje resultat kan ha under specifika förhållanden. Flera träddiagram kan vara en del av strukturerad dataanalys för affärsbeslut.
Det finns andra metoder för strukturerad dataanalys. Företag kan vanligtvis välja en metod som matchar deras statistiska insamlingsmetoder eller önskade resultat. Genom att använda samma processer upprepade gånger kan företaget också undvika att återuppfinna hjulet för dataanalys.