L’analyse de données multivariées fait référence au résultat ou à l’issue de l’analyse de différentes données ou variantes. Ici, multivariable signifie diverses variables dépendantes qui ont le même résultat. Par exemple, si vous voulez connaître le temps qu’il fait dans une ville tout au long de l’année, vous avez besoin de variantes complètes pour trouver un seul résultat. Vous obtiendrez ainsi les précipitations, l’humidité, la pollution, etc. Cet article vous aidera à comprendre les techniques que vous pouvez utiliser pour l’analyse de données multivariées et ses avantages.

Comprendre le concept d’analyse de données multivariées

Nous pouvons comprendre le concept d’analyse des données multivariées en supposant que nous voulons prévoir les ventes de 2021. Il serait illogique de dire qu’un seul facteur affecte les ventes de l’entreprise pour 2021. Au lieu de cela, vous considérerez tous les aspects qui soutiennent l’impact sur les ventes. Pour analyser toutes les variantes qui affectent les ventes, vous devez vous appuyer sur la technique de l’analyse multivariée.

Nous savons déjà que divers éléments se combinent pour influer sur les ventes. Cela comprend les techniques de marketing, la situation géographique, le choix du consommateur, le coût du produit ou du service, la capacité de production et d’autres variables similaires. Vous pouvez appliquer cette technique dans n’importe quel domaine d’étude et déterminer les résultats en comprenant la relation entre les éléments.

Avantages et inconvénients de l’analyse de données multivariées

Pour

Lorsque vous calculez et analysez différents facteurs au lieu de trouver l’influence de tous les éléments de la variable, vous obtenez un résultat précis
Vous pouvez trouver des résultats concrets qui ont un impact dans la vie réelle
Lorsque vous analysez chaque facteur, vous êtes conscient de la situation dans son ensemble
Le processus est descriptif, ce qui montre que votre réponse sera vraie et exacte

Inconvénients

Le processus est détaillé et prend du temps car vous devez collecter et observer les données de différents facteurs
Pour une conclusion satisfaisante, vous devez passer par des procédures et des calculs complexes

Techniques d’analyse de données multivariées

Avant de suivre une technique d’analyse de données multivariées, vous devez recueillir des données pertinentes sur le principal facteur que vous souhaitez étudier. Les données peuvent être métriques ou non métriques, mais assurez-vous de recueillir des données de haute qualité. Par conséquent, votre analyse dépend des données que vous utilisez. De plus, lorsque vous trouvez certaines données, vous devez garder un œil sur les données manquantes pendant l’analyse. Vous devez savoir si les données sont essentielles ou vous pourrez trouver le résultat sans ces données.

Analyse de régression multiple

Cette technique est la plus couramment utilisée. Dans cette technique d’analyse de données multivariée, vous examinerez comment deux ou plusieurs variables métriques indépendantes sont liées à une seule variante métrique dépendante. Les analystes utilisent également la régression multiple pour prévoir la variable.

Analyse de régression logistique

Les “modèles de choix” sont un autre nom pour ce type de projet. Cette technique permet de prédire l’événement. Par exemple, vous pouvez trouver quel choix le client fera lorsqu’il aura différentes options. Pour montrer la classification des observations, vous créez un tableau de contingence.

Analyse discriminante

L’analyse discriminante permet de classer correctement les observations en groupes homogènes. Grâce à cet outil, vous pouvez analyser et classer différentes personnes, comme les non-acheteurs et les acheteurs. Dans cette technique, les variables indépendantes doivent être métriques et comporter un haut niveau de normalité.

Analyse multivariée de la variance (MANOVA)

Cette technique permet d’analyser la relation entre deux ou plus de deux variables métriques dépendantes et des variables indépendantes. Vous devez déterminer la moyenne du vecteur pour différents groupes. La métrique est la variable dépendante, et la catégorique est la variable indépendante.

Analyse factorielle

Lorsque vous disposez de nombreuses variables pour concevoir le plan de recherche, vous pouvez réduire certaines variables en différents facteurs plus petits. Dans cette technique, vous ne trouverez aucune variable dépendante. La taille de l’échantillon de cette technique doit être supérieure à 50 observations, et pour cinq variables, il doit y avoir au moins trois observations.

Analyse par grappes

L’analyse des clusters permet de sous-grouper les objets ou les individus à partir de grandes données selon le principe “like attract like”. Grâce à l’analyse des caractéristiques, vous pouvez simplifier les objets en différents ensembles et groupes. L’analyse des grappes vous aide à segmenter le marché. Vous pouvez choisir entre trois types de méthodes de regroupement. Il en existe trois :

  • Hiérarchique
  • Non-hiérarchique
  • Combinaison des deux méthodes

Échelle multidimensionnelle (MDS)

Cette technique permet de transformer les jugements du consommateur en distances dans un espace multidimensionnel. Vous pouvez reconnaître les dimensions d’un produit et découvrir ses évaluations comparatives lorsque vous n’avez aucun facteur à comparer. Vous pouvez interpréter les dimensions en permettant au répondant de les identifier, puis le chercheur peut analyser les données à partir de l’identification du répondant.

Corrélation canonique

Cette technique associe diverses variables dépendantes et variables indépendantes. C’est une technique puissante qui comprend des variables métriques indépendantes telles que les niveaux d’utilisation, les niveaux de satisfaction et les ventes. Vous pouvez également utiliser des variables non métriques. Parmi les nombreuses techniques d’analyse de données multivariées, celle-ci comporte moins de restrictions.

Modélisation d’équations structurelles

Dans cette technique, vous devez examiner la relation entre différents ensembles de variables. Cette technique comprend d’autres techniques telles que l’analyse factorielle de confirmation, l’analyse des variables latentes et LISREL. Vous pouvez utiliser cette technique pour élaborer des échelles sommées et évaluer les attributs mis à l’échelle.

Conclusion

L’analyse des données multivariées vous permet de générer un résumé ou un tableau pour analyser la relation entre plusieurs variantes. Plus un problème commercial est complexe, plus il faut de variables pour obtenir un résultat précis. La mesure de performances multiples aide les analystes et les gestionnaires à mettre en relation et à mesurer les paramètres qui les aident à prendre les bonnes décisions en toute connaissance de cause. Toutes les méthodes et techniques d’analyse de données multivariées sont statistiques et nécessitent d’énormes données pour l’enquête.
Les moyennes et grandes entreprises utilisent l’analyse de données multivariées pour leurs recherches commerciales et comprennent bien les données. Grâce aux progrès technologiques, comme les données de grande taille, nous sommes en mesure de recueillir des données considérables sur le comportement des clients et leurs activités, leurs tâches et leurs goûts. Avec une utilisation appropriée des données, nous pouvons comprendre le marché et prospérer dans cette économie concurrentielle.