L’analisi multivariata dei dati si riferisce al risultato o al risultato dell’analisi di diversi dati o varianti. In questo caso, per multivariata si intendono varie variabili dipendenti che hanno lo stesso risultato. Per esempio, se si vuole conoscere il tempo di una città durante tutto l’anno, sono necessarie varianti complete per trovare un unico risultato. Si capiranno le precipitazioni, l’umidità, l’inquinamento, ecc. Questo articolo vi aiuterà a capire quali tecniche potete utilizzare per l’analisi multivariata dei dati e i suoi benefici.

Comprendere il concetto di analisi multivariata dei dati

Possiamo comprendere il concetto di analisi multivariata dei dati supponendo di voler prevedere le vendite del 2021. Sarebbe illogico dire che un singolo fattore influisce sulle vendite dell’azienda per il 2021. Invece, si prenderanno in considerazione tutti gli aspetti che supportano l’impatto sulle vendite. Per analizzare tutte le varianti che influenzano le vendite, è necessario affidarsi alla tecnica dell’analisi multivariata.

Sappiamo già che vari elementi lavorano insieme per influenzare le vendite. Ciò include le tecniche di marketing, la localizzazione geografica, la scelta del consumatore, il costo del prodotto o del servizio, la capacità produttiva e altre variabili simili. È possibile implementare questa tecnica in qualsiasi campo di studio e determinare i risultati comprendendo la relazione tra gli elementi.

Pro e contro dell’analisi multivariata dei dati

Pro

Quando si calcolano e si analizzano diversi fattori invece di trovare l’influenza di tutti gli elementi per la variabile, si ottiene un risultato accurato
Potete trovare risultati reali che hanno un impatto reale
Quando si analizza ogni fattore, si è consapevoli della situazione nel suo complesso
Il processo è descrittivo, il che dimostra che la vostra risposta sarà vera ed esatta

Svantaggi

Il processo è dettagliato e richiede tempo perché è necessario raccogliere e osservare i dati di diversi fattori
Per una conclusione soddisfacente, è necessario passare attraverso procedure e calcoli complessi

Tecniche di analisi dei dati multivariata

Prima di seguire una tecnica di analisi multivariata dei dati, è necessario raccogliere dati rilevanti sul fattore principale che si vuole studiare. I dati possono essere metrici o non metrici, ma assicuratevi di raccogliere dati di alta qualità. Di conseguenza, la vostra analisi dipende dai dati che utilizzate. Inoltre, quando si trovano alcuni dei dati, è necessario tenere d’occhio i dati mancanti durante l’analisi. Dovete sapere se i dati sono essenziali o sarete in grado di trovare il risultato senza quei dati.

Analisi a regressione multipla

Questa tecnica è quella più comunemente usata. In questa tecnica di analisi multivariata dei dati, si esamina come due o più variabili metriche indipendenti si riferiscono ad una singola variante metrica dipendente. Gli analisti utilizzano anche la regressione multipla per la previsione della variabile.

Analisi della regressione logistica

Un altro nome per questo è “modelli di scelta”. Questa tecnica aiuta a prevedere l’evento. Ad esempio, è possibile trovare la scelta che il cliente farà quando ha diverse opzioni. Per mostrare la classificazione delle osservazioni, si crea una tabella di contingenza.

Analisi discriminante

L’analisi discriminante aiuta a classificare correttamente le osservazioni in gruppi omogenei. Con questo strumento è possibile analizzare e classificare diverse persone, come i non acquirenti e gli acquirenti. In questa tecnica, le variabili indipendenti dovrebbero essere metriche e includere un alto livello di normalità.

Analisi multivariata della varianza (MANOVA)

Questa tecnica analizzerà la relazione tra due o più di due variabili metriche dipendenti e variabili indipendenti. È necessario determinare la media del vettore per i diversi gruppi. La metrica è la variabile dipendente e la categorica è la variabile indipendente.

Analisi dei fattori

Quando si hanno molte variabili per progettare il piano di ricerca, è possibile ridurre alcune variabili in diversi fattori più piccoli. In questa tecnica non troverete nessuna variabile dipendente. La dimensione del campione di questa tecnica dovrebbe essere di più di 50 osservazioni, e in ogni cinque variabili, ci dovrebbero essere almeno tre osservazioni.

Analisi dei cluster

L’analisi dei cluster aiuta a sottogruppare gli oggetti o gli individui a partire da grandi dati sul principio del “come attrarre come”. Con l’analisi delle caratteristiche è possibile semplificare gli oggetti in diversi set e gruppi. L’analisi dei cluster vi aiuta nella segmentazione del mercato. Potete scegliere fra tre tipi di metodi di clustering. Ci sono:

  • Gerarchico
  • Non gerarchico
  • Combinazione di entrambi i metodi


Scalatura multidimensionale (MDS)

Questa tecnica aiuta a trasformare i giudizi del consumatore in distanze in uno spazio multidimensionale. È possibile riconoscere le dimensioni di un prodotto e scoprire le sue valutazioni comparative quando non si hanno fattori da confrontare. È possibile interpretare le dimensioni permettendo all’intervistato di identificarle, e poi il ricercatore può analizzare i dati dell’identificazione dell’intervistato.

Correlazione canonica

Questa tecnica associa varie variabili dipendenti e variabili indipendenti. Si tratta di una tecnica potente e comprende variabili metriche indipendenti come i livelli di utilizzo, i livelli di soddisfazione e le vendite. È possibile utilizzare anche variabili non metriche. Tra le molte tecniche di analisi multivariata dei dati, questa ha minori restrizioni.

Modellazione delle equazioni strutturali

In questa tecnica è necessario esaminare la relazione tra diversi insiemi di variabili. Questa tecnica comprende ulteriori tecniche come l’analisi dei fattori di conferma, l’analisi delle variabili latenti e LISREL. È possibile utilizzare questa tecnica per sviluppare scale sommate e valutare gli attributi scalati.

Conclusione

L’analisi multivariata dei dati aiuta a generare un riepilogo o una tabella per analizzare la relazione di più varianti. Più complicato è un problema di business, più variabili è necessario calcolare il risultato accurato. La misurazione delle prestazioni multiple aiuta gli analisti e i manager a mettere in relazione e misurare le metriche che li aiutano a prendere le decisioni giuste e informate. Tutti i metodi e le tecniche di analisi dei dati multivariati sono statistici e richiedono dati enormi per l’indagine.
Le medie e grandi aziende utilizzano l’analisi multivariata dei dati per le ricerche aziendali e comprendono i dati da vicino. Grazie ai progressi tecnologici, come i grandi dati, siamo in grado di raccogliere enormi dati sul comportamento dei clienti e sulle loro attività, compiti e gusti. Con un corretto utilizzo dei dati, siamo in grado di comprendere il mercato e di prosperare in questa economia competitiva.