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不論是通過線上還是線下方式嗽冒，在收集到符合要求的卡片分類樣本后，就可以開始進(jìn)行信息的整理分析了补履。
首先我們獲取了一張?jiān)紨?shù)據(jù)圖表：
其中CardName縱列是原始卡片辛慰，每個Sort列是每個被調(diào)研對象的對相對應(yīng)卡片的分組歸屬數(shù)據(jù)。有多少個被調(diào)研對象干像，就有多少個縱列帅腌。
原始的數(shù)據(jù)可以依據(jù)卡片矩陣相關(guān)度和群簇分析兩種方式進(jìn)行處理驰弄。
A. 卡片矩陣相關(guān)度
卡片矩陣相關(guān)度主要是用來查看用戶傾向的卡片分組情況和分組命名情況，可以直接根據(jù)量化結(jié)果找出最佳的卡片分組方式和卡片分組的最佳命名速客，或者作為卡片分組和分組命名提供非常有用的參考戚篙。
一種最常用的相關(guān)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(diào)研對象曾經(jīng)列出的分類名作為橫軸列出一個矩陣溺职，然后把用戶的選擇以百分比標(biāo)示出來岔擂，當(dāng)然這種方法適合于開放式的，未預(yù)設(shè)分組的卡片分類法：
另一種相關(guān)度分析方式是卡片間相似度分析矩陣浪耘，依據(jù)用戶的分組情況得出各卡片相互之間的相似度乱灵，這個分析結(jié)果很難直接拿來作為分類依據(jù)，但一般可以用來作為信息架構(gòu)的重要參考資料七冲。
B. 聚類群簇分析
聚類群簇分析因?yàn)樾枰獙I(yè)的群簇分析算法和相關(guān)專業(yè)知識痛倚，所以一般采用專業(yè)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(shè)計(jì)的）澜躺，或者前文提到的Optimalworkshop在線卡片分類工具蝉稳，也提供了專業(yè)的卡片聚類群簇分析功能。
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(yōu)合并方法（Best Merge Method）掘鄙。
前者重視各卡片之間的差異性耘戚，只要有差異就分別列出。
后者重視相互之間的一致性和同源關(guān)系操漠，部分一致就歸入一類收津。
這兩種方法因?yàn)槟繕?biāo)不同，側(cè)重點(diǎn)不同從而在進(jìn)行信息架構(gòu)分析時各有不同作用浊伙，一般都是要結(jié)合這兩種不同的方法共同分析撞秋。
以上就是卡片分類法的信息整理分析工具和方法，有了這些原始數(shù)據(jù)吧黄，我們就可以依據(jù)它們來完成我們的信息架構(gòu)工作了部服。
