A análise de dados multivariados refere-se ao resultado ou ao resultado da análise de diferentes dados ou variantes. Aqui, multivariada significa várias variáveis dependentes que têm o mesmo resultado. Por exemplo, se quiser descobrir o clima de uma cidade ao longo do ano, precisa de variantes completas para encontrar um único resultado. Descobrirá a precipitação, humidade, poluição, etc. Este artigo irá ajudá-lo a compreender que técnicas pode utilizar para análise de dados multivariados e os seus benefícios.

Compreender o Conceito de Análise de Dados Multivariada

Podemos compreender o conceito de análise de dados multivariados supondo que queremos prever as vendas de 2021. Seria ilógico dizer que um único factor afecta as vendas da empresa para 2021. Em vez disso, serão considerados todos os aspectos que suportam o impacto nas vendas. Para analisar todas as variantes que afectam as vendas, é preciso confiar na técnica de análise multivariada.

Já sabemos que vários elementos trabalham em conjunto para afectar as vendas. Isso inclui técnicas de marketing, localização geográfica, escolha do consumidor, custo do produto ou serviço, capacidade de produção, e outras variáveis semelhantes. Pode-se implementar esta técnica em qualquer campo de estudo e determinar resultados através da compreensão da relação entre os elementos.

Prós e contras da análise de dados multivariados

Prós

Quando calcula e analisa diferentes factores em vez de encontrar a influência de todos os elementos para a variável, obterá um resultado preciso
Pode encontrar resultados reais que têm um impacto na vida real
Quando analisa cada factor, está ciente da situação como um todo
O processo é descritivo, o que mostra que a sua resposta será verdadeira e exacta

Desvantagens

O processo é detalhado e demorado porque é necessário recolher e observar os dados de diferentes factores
Para uma conclusão satisfatória, é necessário passar por procedimentos e cálculos complexos

Técnicas de Análise de Dados Multivariados

Antes de seguir uma técnica de análise multivariada de dados, é necessário recolher dados relevantes sobre o principal factor que se pretende estudar. Os dados podem ser métricos ou não métricos, mas certifique-se de recolher dados de alta qualidade. Consequentemente, a sua análise depende dos dados que utiliza. Além disso, quando encontrar alguns dos dados, precisa de estar atento aos dados em falta durante a análise. Precisa de saber se os dados são essenciais ou se será capaz de encontrar o resultado sem esses dados.

Análise de Regressão Múltipla

Esta técnica é a mais comummente utilizada. Nesta técnica de análise multivariada de dados, examinar-se-á como duas ou mais variáveis métricas independentes se relacionam com uma única variante métrica dependente. Os analistas também utilizam a regressão múltipla para prever a variável.

Análise de Regressão Logística

Outro nome para isto é ‘modelos de escolha’. Esta técnica ajuda a prever o evento. Por exemplo, é possível encontrar a escolha que o cliente fará quando tiver diferentes opções. Para mostrar a classificação das observações, é criada uma tabela de contingência.

Análise Discriminatória

A análise discriminante ajuda a classificar correctamente as observações em grupos homogéneos. Com esta ferramenta, é possível analisar e classificar diferentes pessoas, tais como não-compradores e compradores. Nesta técnica, as variáveis independentes devem ser métricas e incluir um elevado nível de normalidade.

Análise Multivariada de Variância (MANOVA)

Esta técnica irá analisar a relação entre duas ou mais de duas variáveis métricas dependentes e variáveis independentes. É necessário determinar a média do vector para diferentes grupos. A métrica é a variável dependente, e a categórica é a variável independente.

Análise de Factores

Quando se tem muitas variáveis para conceber o plano de investigação, é possível reduzir algumas variáveis em diferentes factores de menor dimensão. Nesta técnica, não encontrará nenhuma variável dependente. O tamanho da amostra desta técnica deve ser superior a 50 observações, e em cada cinco variáveis, deve haver pelo menos três observações.

Análise de Cluster

A análise de agrupamento ajuda a subagrupar os objectos ou indivíduos de grandes dados com base no princípio de “como atrair como”. Com a análise de características, é possível simplificar os objectos em diferentes conjuntos e grupos. A análise de agrupamento ajuda-o na segmentação do mercado. Pode escolher entre três tipos de métodos de agrupamento. Existem:

Hierárquico
Não hierárquico
Combinação de ambos os métodos


Escala Multidimensional (MDS)

Esta técnica ajuda a transformar os juízos do consumidor em distâncias, num espaço multidimensional. É possível reconhecer as dimensões de um produto e descobrir as suas avaliações comparativas quando não se tem qualquer factor a comparar. Pode interpretar as dimensões permitindo ao inquirido identificá-las, e depois o investigador pode analisar os dados a partir da identificação do inquirido.

Correlação Canónica

Esta técnica associa várias variáveis dependentes e variáveis independentes. Esta é uma técnica poderosa e inclui variáveis métricas independentes tais como níveis de utilização, níveis de satisfação, e vendas. Também se podem utilizar variáveis não métricas. Entre muitas técnicas de análise multivariada de dados, esta tem menos restrições.

Modelação de Equações Estruturais

Nesta técnica, é necessário examinar a relação entre diferentes conjuntos de variáveis. Esta técnica inclui outras técnicas como a análise de factores de confirmação, análise de variáveis latentes, e LISREL. Pode utilizar esta técnica para desenvolver escalas de soma e avaliar os atributos escalonados.

Conclusão

A análise de dados multivariados ajuda-o a gerar um resumo ou uma tabela para analisar a relação de múltiplas variantes. Quanto mais complicado for um problema empresarial, mais variáveis é necessário calcular o resultado exacto. A medição de desempenhos múltiplos ajuda os analistas e gestores a relacionar e medir as métricas que os ajudam a tomar as decisões correctas e informadas. Todos os métodos e técnicas na análise de dados multivariados são estatísticos e requerem dados enormes para a investigação.
As médias e grandes empresas estão a utilizar a análise multivariada de dados para a investigação empresarial e compreendem os dados de perto. Com os avanços na tecnologia, tais como os grandes dados, somos capazes de recolher dados enormes sobre o comportamento dos clientes e as suas actividades, tarefas e gostos. Com uma utilização adequada dos dados, podemos compreender o mercado e prosperar nesta economia competitiva.