Wielozmienna analiza danych odnosi się do wyniku lub wyniku analizy różnych danych lub wariantów. Wielozmienna oznacza tutaj różne zmienne zależne od siebie, które mają ten sam wynik. Na przykład, jeśli chcesz dowiedzieć się, jaka jest pogoda w mieście w ciągu roku, potrzebujesz kompletnych wariantów, aby znaleźć jeden wynik. Dowiesz się o opadach, wilgotności, zanieczyszczeniu, itp. Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć, jakie techniki można wykorzystać do analizy danych wielowymiarowych i korzyści z nich płynących.

Zrozumienie koncepcji analizy danych wielowymiarowych

Możemy zrozumieć koncepcję analizy danych wielozmiennych zakładając, że chcemy przewidzieć sprzedaż w roku 2021. Nielogiczne byłoby stwierdzenie, że jeden czynnik wpływa na sprzedaż firmy w 2021 roku. Zamiast tego, weźmiemy pod uwagę wszystkie aspekty, które wspierają wpływ na sprzedaż. Aby przeanalizować wszystkie warianty, które mają wpływ na sprzedaż, trzeba polegać na technice analizy wielowymiarowej.

Wiemy już, że różne elementy współpracują ze sobą, wpływając na sprzedaż. Obejmuje to techniki marketingowe, położenie geograficzne, wybór konsumenta, koszt produktu lub usługi, zdolności produkcyjne i inne podobne zmienne. Technikę tę można wdrożyć w każdej dziedzinie badań i określić wyniki poprzez zrozumienie zależności między elementami.

Zalety i wady analizy danych wielowymiarowych

Profesjonaliści

Kiedy obliczysz i przeanalizujesz różne czynniki, zamiast znaleźć wpływ wszystkich elementów na zmienną, otrzymasz dokładny wynik
Można znaleźć prawdziwe rezultaty, które mają realny wpływ na życie.
Kiedy analizujesz każdy czynnik, jesteś świadomy sytuacji jako całości
Proces ten jest opisowy, co pokazuje, że twoja odpowiedź będzie prawdziwa i dokładna.

Wady

Proces ten jest szczegółowy i czasochłonny, ponieważ trzeba zbierać i obserwować dane dotyczące różnych czynników
Aby dojść do zadowalającego wniosku, należy przejść przez skomplikowane procedury i obliczenia

Techniki wieloczynnikowej analizy danych

Zanim zastosujesz technikę analizy danych wielowymiarowych, musisz zebrać odpowiednie dane na temat głównego czynnika, który chcesz badać. Dane mogą być metryczne lub niesymetryczne, ale upewnij się, że zebrałeś dane wysokiej jakości. W związku z tym analiza zależy od danych, które są wykorzystywane. Ponadto, gdy znajdziesz niektóre z tych danych, musisz mieć oko na brakujące dane podczas analizy. Musisz wiedzieć, czy dane te są niezbędne, czy też będziesz w stanie znaleźć wynik bez tych danych.

Analiza regresji wielokrotnej

Ta technika jest najczęściej stosowana. W tej technice wielowymiarowej analizy danych zbadasz, jak dwie lub więcej niezależnych zmiennych metrycznych odnosi się do jednego zależnego wariantu metrycznego. Analitycy używają również regresji wielokrotnej do prognozowania danej zmiennej.

Analiza regresji logistycznej

Inna nazwa dla tego to “modele do wyboru”. Technika ta pomaga przewidzieć zdarzenie. Na przykład, można znaleźć, jakiego wyboru dokona klient, gdy będzie miał różne opcje. Aby pokazać klasyfikację obserwacji, tworzysz tabelę awaryjną.

Analiza dyskryminacyjna

Analiza dyskryminacyjna pomaga prawidłowo sklasyfikować obserwacje w jednorodnych grupach. Za pomocą tego narzędzia można analizować i kategoryzować różne osoby, takie jak osoby nie kupujące i kupujące. W tej technice, niezależne zmienne powinny być metryczne i zawierać wysoki poziom normalności.

Wieloczynnikowa analiza zmienności (MANOVA)

Technika ta będzie analizować związek pomiędzy dwoma lub więcej niż dwoma zależnymi zmiennymi metrycznymi i niezależnymi zmiennymi. Musisz określić średnią wektora dla różnych grup. Zmienna metryczna jest zmienną zależną, a kategoryczna jest zmienną niezależną.

Analiza czynnikowa

Kiedy masz wiele zmiennych do zaprojektowania planu badań, możesz zredukować niektóre zmienne w różnych mniejszych czynnikach. W tej technice nie znajdziesz żadnej zmiennej zależnej. Wielkość próby w tej technice powinna być większa niż 50 obserwacji, a na każde pięć zmiennych powinny przypadać co najmniej trzy obserwacje.

Analiza klastrowa

Analiza skupień pomaga w przegrupowaniu obiektów lub osób z dużych danych na zasadzie “like attract like”. Dzięki analizie charakterystyk można uprościć obiekty w różnych zestawach i grupach. Analiza klastrowa pomaga w segmentacji rynku. Można wybrać jeden z trzech typów metod grupowania. Są one dostępne:

  • Hierarchiczna
  • Niehierarchiczny
  • Połączenie obu metod

Skalowanie wielowymiarowe (MDS)

Technika ta pomaga przekształcić osądy konsumenta w odległości w wielowymiarowej przestrzeni. Możesz rozpoznać wymiary produktu i odkryć jego oceny porównawcze, gdy nie masz żadnego czynnika do porównania. Możesz interpretować wymiary, pozwalając respondentowi na ich identyfikację, a następnie badacz może analizować dane z identyfikacji respondenta.

Korelacja kanoniczna

Technika ta kojarzy różne zmienne zależne i niezależne od siebie. Jest to potężna technika, która obejmuje niezależne zmienne metryczne, takie jak poziomy wykorzystania, poziomy satysfakcji i sprzedaży. Można również używać zmiennych innych niż metryczne. Spośród wielu technik analizy danych wielowymiarowych, ta ma mniejsze ograniczenia.

Modelowanie równań strukturalnych

W tej technice należy zbadać relacje między różnymi zestawami zmiennych. Technika ta obejmuje dalsze techniki, takie jak analiza czynnikowa potwierdzająca, analiza ukrytych zmiennych i LISREL. Technikę tę można wykorzystać do opracowania skal sumarycznych i oceny skalowanych atrybutów.

Wniosek

Wielozmienna analiza danych pomaga wygenerować podsumowanie lub tabelę do analizy zależności między wieloma wariantami. Im bardziej skomplikowany jest problem biznesowy, tym więcej zmiennych trzeba obliczyć, aby uzyskać dokładny wynik. Pomiar wielu wyników pomaga analitykom i menedżerom powiązać i zmierzyć metryki, które pomagają im podejmować właściwe i świadome decyzje. Wszystkie metody i techniki w analizie danych wielowymiarowych mają charakter statystyczny i wymagają ogromnych danych do badania.
Średnie i duże przedsiębiorstwa wykorzystują analizę danych wielowymiarowych do badań biznesowych i dokładnie rozumieją te dane. Dzięki zaawansowanym technologiom, takim jak duże dane, jesteśmy w stanie zebrać ogromne dane na temat zachowań klientów i ich działań, zadań i gustu. Dzięki właściwemu wykorzystaniu danych, możemy zrozumieć rynek i rozwijać się w tej konkurencyjnej gospodarce.