Multivariate Datenanalyse bezieht sich auf das Ergebnis oder das Ergebnis der Analyse verschiedener Daten oder Varianten. Multivariate bedeutet hier verschiedene abhängige Variablen, die das gleiche Ergebnis haben. Wenn Sie beispielsweise das Wetter einer Stadt über das ganze Jahr hinweg ermitteln möchten, benötigen Sie komplette Varianten, um ein einziges Ergebnis zu finden. Sie werden den Niederschlag, die Feuchtigkeit, die Umweltverschmutzung usw. herausfinden. Dieser Artikel wird Ihnen helfen zu verstehen, welche Techniken Sie für die multivariate Datenanalyse verwenden können und welche Vorteile sie bietet.

Das Konzept der multivariaten Datenanalyse verstehen

Wir können das Konzept der multivariaten Datenanalyse verstehen, wenn wir davon ausgehen, dass wir die Verkäufe im Jahr 2021 vorhersagen wollen. Es wäre unlogisch zu sagen, dass ein einziger Faktor den Umsatz des Unternehmens für 2021 beeinflusst. Stattdessen werden Sie alle Aspekte berücksichtigen, die die Auswirkung auf den Umsatz unterstützen. Um alle Varianten zu analysieren, die sich auf den Umsatz auswirken, müssen Sie sich auf die Technik der multivariaten Analyse verlassen.

Wir wissen bereits, dass verschiedene Elemente zusammenwirken, um den Umsatz zu beeinflussen. Dazu gehören Marketingtechniken, geografischer Standort, Wahl des Kunden, Kosten des Produkts oder der Dienstleistung, Produktionskapazität und andere ähnliche Variablen. Sie können diese Technik in jedem Studienbereich einsetzen und die Ergebnisse bestimmen, indem Sie die Beziehung zwischen den Elementen verstehen.

Vor- und Nachteile der multivariaten Datenanalyse

Profis

Wenn Sie verschiedene Faktoren berechnen und analysieren, anstatt den Einfluss aller Elemente für die Variable zu ermitteln, erhalten Sie ein genaues Ergebnis
Sie können reale Ergebnisse finden, die sich in der Praxis auswirken
Wenn Sie jeden Faktor analysieren, sind Sie sich der Situation als Ganzes bewusst
Das Verfahren ist beschreibend, das zeigt, dass Ihre Antwort wahr und genau sein wird.

Nachteile

Das Verfahren ist detailliert und zeitaufwendig, weil Sie die Daten verschiedener Faktoren sammeln und beobachten müssen
Für einen zufriedenstellenden Abschluss müssen Sie komplexe Verfahren und Berechnungen durchlaufen

Techniken der multivariaten Datenanalyse

Bevor Sie ein multivariates Datenanalyseverfahren anwenden, müssen Sie relevante Daten über den Hauptfaktor, den Sie untersuchen möchten, sammeln. Die Daten können metrisch oder nicht-metrisch sein, aber stellen Sie sicher, dass Sie qualitativ hochwertige Daten sammeln. Folglich hängt Ihre Analyse von den Daten ab, die Sie verwenden. Wenn Sie einige der Daten finden, müssen Sie während der Analyse außerdem die fehlenden Daten im Auge behalten. Sie müssen wissen, ob die Daten wesentlich sind, sonst können Sie das Ergebnis auch ohne diese Daten finden.

Mehrfache Regressionsanalyse

Diese Technik wird am häufigsten verwendet. Bei dieser multivariaten Datenanalysetechnik untersuchen Sie, wie sich zwei oder mehr unabhängige metrische Variablen auf eine einzige abhängige metrische Variante beziehen. Analysten verwenden für die Vorhersage der Variable auch die Mehrfachregression.

Logistische Regressionsanalyse

Ein anderer Name dafür ist ‘Wahlmodelle’. Diese Technik hilft bei der Vorhersage des Ereignisses. Sie können z.B. herausfinden, welche Wahl der Kunde treffen wird, wenn er verschiedene Optionen hat. Um die Klassifizierung der Beobachtungen anzuzeigen, erstellen Sie eine Kontingenztabelle.

Diskriminanzanalyse

Die Diskriminanzanalyse hilft, die Beobachtungen in homogene Gruppen richtig einzuordnen. Mit diesem Werkzeug können Sie verschiedene Personen, z.B. Nicht-Käufer und Käufer, analysieren und kategorisieren. Bei dieser Technik sollten die unabhängigen Variablen metrisch sein und ein hohes Maß an Normalität aufweisen.

Multivariate Varianzanalyse (MANOVA)

Mit dieser Technik wird die Beziehung zwischen zwei oder mehr als zwei abhängigen metrischen Variablen und unabhängigen Variablen analysiert. Sie müssen den Mittelwert des Vektors für verschiedene Gruppen bestimmen. Die Metrik ist die abhängige Variable, und die kategoriale ist die unabhängige Variable.

Faktor-Analyse

Wenn Sie viele Variablen zur Gestaltung des Forschungsplans haben, können Sie einige Variablen in verschiedenen kleineren Faktoren reduzieren. Bei dieser Technik werden Sie keine abhängige Variable finden. Die Stichprobengröße dieser Technik sollte mehr als 50 Beobachtungen betragen, und in jeder der fünf Variablen sollten mindestens drei Beobachtungen enthalten sein.

Cluster-Analyse

Die Clusteranalyse hilft bei der Untergruppierung der Objekte oder Personen aus großen Datenbeständen nach dem Prinzip “Gleiches zieht Gleiches an”. Mit der Merkmalsanalyse können Sie Objekte in verschiedene Sets und Gruppen vereinfachen. Die Cluster-Analyse hilft Ihnen bei der Marktsegmentierung. Sie können zwischen drei Arten von Clustering-Methoden wählen. Es gibt sie:

Hierarchisch
Nicht-hierarchisch
Kombination beider Methoden


Mehrdimensionale Skalierung (MDS)

Diese Technik hilft, die Urteile des Verbrauchers in Entfernungen in einem mehrdimensionalen Raum umzusetzen. Sie können die Dimensionen eines Produkts erkennen und seine vergleichenden Bewertungen entdecken, wenn Sie keinen Faktor zum Vergleichen haben. Sie können Dimensionen interpretieren, indem Sie dem Befragten die Möglichkeit geben, sie zu identifizieren, und dann kann der Forscher die Daten aus der Identifikation des Befragten analysieren.

Kanonische Korrelation

Bei dieser Technik werden verschiedene abhängige Variablen und unabhängige Variablen miteinander verknüpft. Es handelt sich hierbei um eine leistungsstarke Technik, die unabhängige metrische Variablen wie Nutzungsgrad, Zufriedenheitsgrad und Umsatz einschließt. Sie können auch nicht metrische Variablen verwenden. Unter vielen multivariaten Datenanalysetechniken hat diese weniger Einschränkungen.

Modellierung von Strukturgleichungen

Bei dieser Technik müssen Sie die Beziehung zwischen verschiedenen Variablensätzen untersuchen. Diese Technik umfasst weitere Techniken wie die konfirmatorische Faktoranalyse, die Analyse latenter Variablen und LISREL. Mit dieser Technik können Sie summierte Skalen entwickeln und die skalierten Attribute auswerten.

Schlussfolgerung

Mithilfe der multivariaten Datenanalyse können Sie eine Zusammenfassung oder eine Tabelle erstellen, um die Beziehung mehrerer Varianten zu analysieren. Je komplizierter ein Geschäftsproblem ist, desto mehr Variablen benötigen Sie, um das genaue Ergebnis zu berechnen. Die Messung mehrerer Leistungen hilft Analysten und Managern dabei, die Kennzahlen in Beziehung zu setzen und zu messen, die ihnen helfen, die richtigen und fundierten Entscheidungen zu treffen. Alle Methoden und Techniken der multivariaten Datenanalyse sind statistisch und erfordern für die Untersuchung riesige Datenmengen.
Mittelgroße und große Unternehmen verwenden die multivariate Datenanalyse für Unternehmensuntersuchungen und verstehen die Daten genau. Mit Fortschritten in der Technologie wie großen Datenmengen sind wir in der Lage, riesige Daten über das Kundenverhalten und ihre Aktivitäten, Aufgaben und ihren Geschmack zu sammeln. Bei richtiger Nutzung der Daten können wir den Markt verstehen und in dieser wettbewerbsorientierten Wirtschaft erfolgreich sein.