Multivariate gegevensanalyse

Multivariate gegevensanalyse verwijst naar de uitkomst of het resultaat van het analyseren van verschillende gegevens of varianten. Multivariate betekent hier verschillende afhankelijke variabelen die dezelfde uitkomst hebben. Als u bijvoorbeeld het hele jaar door het weer van een stad wilt weten, hebt u complete varianten nodig om een enkel resultaat te vinden. U zult de neerslag, de vochtigheid, de vervuiling, etc. achterhalen. Dit artikel zal u helpen begrijpen welke technieken u kunt gebruiken voor multivariate gegevensanalyse en de voordelen ervan.

Inzicht in het concept van multivariate gegevensanalyse

We kunnen het concept van Multivariate Data analyse begrijpen door te veronderstellen dat we de verkoop van 2021 willen voorspellen. Het zou onlogisch zijn om te zeggen dat één enkele factor van invloed is op de omzet van het bedrijf in 2021. In plaats daarvan zult u alle aspecten in overweging nemen die de impact op de verkoop ondersteunen. Om alle varianten die de verkoop beïnvloeden te analyseren, moet u vertrouwen op de multivariate analysetechniek.

We weten al dat verschillende elementen samenwerken om de verkoop te beïnvloeden. Dat omvat marketingtechnieken, geografische locatie, de keuze van de consument, de kosten van het product of de dienst, de productiecapaciteit en andere soortgelijke variabelen. U kunt deze techniek in elk vakgebied toepassen en de resultaten bepalen door de relatie tussen de elementen te begrijpen.

Voor- en nadelen van Multivariate Data Analyse

Voordelen

Wanneer u verschillende factoren berekent en analyseert in plaats van de invloed van alle elementen voor de variabele te vinden, krijgt u een nauwkeurig resultaat
U kunt echte resultaten vinden die een echte impact hebben…
Als je elke factor analyseert, ben je je bewust van de situatie in zijn geheel.
Het proces is beschrijvend, dat laat zien dat uw antwoord waar en exact zal zijn…

Nadelen

Het proces is gedetailleerd en tijdrovend omdat u de gegevens van verschillende factoren moet verzamelen en observeren
Om tot een bevredigende conclusie te komen, moet u complexe procedures en berekeningen doorlopen.

Technieken van Multivariate Data Analyse

Voordat u een multivariate data-analysetechniek volgt, moet u relevante gegevens verzamelen over de belangrijkste factor die u wilt bestuderen. De gegevens kunnen metrisch of niet-metrisch zijn, maar zorg ervoor dat u hoogwaardige gegevens verzamelt. Uw analyse is dus afhankelijk van de gegevens die u gebruikt. Bovendien moet u, wanneer u een deel van de gegevens vindt, tijdens de analyse een oogje in het zeil houden op de ontbrekende gegevens. U moet weten of de gegevens essentieel zijn of u zult het resultaat kunnen vinden zonder die gegevens.

Meervoudige Regressie Analyse

Deze techniek wordt het meest gebruikt. In deze multivariate data-analysetechniek wordt onderzocht hoe twee of meer onafhankelijke metrische variabelen zich verhouden tot één afhankelijke metrische variant. Analisten gebruiken ook meervoudige regressie voor het voorspellen van de variabele.

Logistieke Regressie Analyse

Een andere naam hiervoor is ‘keuzemodellen’. Deze techniek helpt bij het voorspellen van de gebeurtenis. Zo kunt u bijvoorbeeld zien welke keuze de klant zal maken als hij verschillende opties heeft. Om de classificatie van de waarnemingen te tonen, maak je een contingentietabel.

Discriminerende analyse

De discriminerende analyse helpt om de waarnemingen correct in te delen in homogene groepen. Met deze tool kunt u verschillende mensen, zoals niet-kopers en kopers, analyseren en categoriseren. Bij deze techniek moeten onafhankelijke variabelen metrisch zijn en een hoge mate van normaliteit bevatten.

Multivariate Analyse van variabelen (MANOVA)

Met deze techniek wordt de relatie tussen twee of meer afhankelijke metrische variabelen en onafhankelijke variabelen geanalyseerd. Je moet het gemiddelde van de vector voor verschillende groepen bepalen. De metrische is de afhankelijke variabele en de categorische is de onafhankelijke variabele.

Factoranalyse

Wanneer je veel variabelen hebt om het onderzoeksplan te ontwerpen, kun je sommige variabelen verminderen in verschillende kleinere factoren. In deze techniek vindt u geen afhankelijke variabele. De steekproefgrootte van deze techniek moet meer dan 50 waarnemingen zijn, en in elke vijf variabelen moeten er minstens drie waarnemingen zijn.

Clusteranalyse

Clusteranalyse helpt bij het subgroeperen van de objecten of individuen uit grote gegevens volgens het principe “like attract like”. Met karakteristiekanalyse kunt u objecten vereenvoudigen in verschillende sets en groepen. Clusteranalyse helpt u bij de marktsegmentatie. U kunt kiezen uit drie soorten clustermethoden. Die zijn er:

Hiërarchische
Niet-hiërarchisch
Combinatie van beide methoden


Multidimensionale schaalvergroting (MDS)

Deze techniek helpt om het oordeel van de consument om te zetten in afstanden in een multidimensionale ruimte. Je kunt de dimensies van een product herkennen en de vergelijkende evaluaties ervan ontdekken wanneer je geen factor hebt om te vergelijken. Je kunt dimensies interpreteren door de respondent te laten identificeren en vervolgens kan de onderzoeker de gegevens van de identificatie van de respondent analyseren.

Canonieke correlatie

Deze techniek associeert verschillende afhankelijke variabelen en onafhankelijke variabelen. Dit is een krachtige techniek en omvat onafhankelijke metrische variabelen zoals gebruiksniveaus, tevredenheidsniveaus en verkoop. U kunt ook niet-metrische variabelen gebruiken. Van de vele multivariate data-analysetechnieken heeft deze minder beperkingen.

Structurele vergelijkingsmodellering

Bij deze techniek moet je de relatie tussen verschillende sets van variabelen onderzoeken. Deze techniek omvat verdere technieken zoals de bevestigingsfactoranalyse, de analyse van latente variabelen en LISREL. U kunt deze techniek gebruiken voor het ontwikkelen van gesommeerde schalen en het evalueren van de geschaalde attributen.

Conclusie

Multivariate gegevensanalyse helpt u bij het genereren van een samenvatting of een tabel om de relatie tussen meerdere varianten te analyseren. Hoe gecompliceerder een zakelijk probleem, hoe meer variabelen u nodig heeft om het juiste resultaat te berekenen. Het meten van meerdere prestaties helpt analisten en managers bij het relateren en meten van de metrieken die hen helpen om de juiste en weloverwogen beslissingen te nemen. Alle methoden en technieken in multivariate gegevensanalyse zijn statistisch en vereisen enorme gegevens voor het onderzoek.
Middelgrote en grote bedrijven gebruiken multivariate data analyse voor zakelijke onderzoeken en begrijpen de gegevens goed. Door de vooruitgang in de technologie, zoals Big Data, zijn we in staat om enorme gegevens te verzamelen over het gedrag van klanten en hun activiteiten, taken en smaak. Met het juiste gebruik van gegevens kunnen we de markt begrijpen en gedijen in deze concurrerende economie.