卡片分類法確定產品資訊架構(五)-資訊整理分析
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不論是通過線上還是線下方式，在收集到符合要求的卡片分類樣本後，就可以開始進行資訊的整理分析了。
資訊整理分析
首先我們獲取了一張原始資料圖表：
曾負責的一個專案卡片分類原始資料
其中CardName縱列是原始卡片，每個Sort列是每個被調研物件的對相對應卡片的分組歸屬資料。有多少個被調研物件，就有多少個縱列。
原始的資料可以依據卡片矩陣相關度和群簇分析兩種方式進行處理。
A. 卡片矩陣相關度
卡片矩陣相關度主要是用來檢視使用者傾向的卡片分組情況和分組命名情況，可以直接根據量化結果找出最佳的卡片分組方式和卡片分組的最佳命名，或者作為卡片分組和分組命名提供非常有用的參考。
一種最常用的相關度分析方式就是卡片-分組名矩陣歸類，這種方法是把原始卡片作為縱軸把所有的被調研物件曾經列出的分類名作為橫軸列出一個矩陣，然後把使用者的選擇以百分比標示出來，當然這種方法適合於開放式的，未預設分組的卡片分類法：
卡片-分組名矩陣歸類
另一種相關度分析方式是卡片間相似度分析矩陣，依據使用者的分組情況得出各卡片相互之間的相似度，這個分析結果很難直接拿來作為分類依據，但一般可以用來作為資訊架構的重要參考資料。
卡片間相似度分析
B. 聚類群簇分析
聚類群簇分析因為需要專業的群簇分析演算法和相關專業知識，所以一般採用專業分析工具來完成這個工作，如EZSORT（這個工具是我以前在eBay的前同事Paul Fu博士和董建明博士設計的），或者前文提到的Optimalworkshop線上卡片分類工具，也提供了專業的卡片聚類群簇分析功能。
EZSORT卡片分析工具
這種聚類群簇分析有兩種主要的分析方式：完全一致方法（Actual Agreement method）和最優合併方法（Best Merge Method）。
前者重視各卡片之間的差異性，只要有差異就分別列出。
完全一致方法
後者重視相互之間的一致性和同源關係，部分一致就歸入一類。
最優合併方法
這兩種方法因為目標不同，側重點不同從而在進行資訊架構分析時各有不同作用，一般都是要結合這兩種不同的方法共同分析。
以上就是卡片分類法的資訊整理分析工具和方法，有了這些原始資料，我們就可以依據它們來完成我們的資訊架構工作了。