Под многомерным анализом данных понимается результат или результат анализа различных данных или вариантов. Здесь под многомерными понимаются различные зависимые переменные, имеющие один и тот же результат. Например, если вы хотите узнать погоду в городе в течение года, вам нужны полные варианты, чтобы найти один и тот же результат. Вы выясните количество осадков, влажность, загрязнение и т.д. Эта статья поможет вам понять, какие методы вы можете использовать для многомерного анализа данных и его преимущества.

Понимание концепции многомерного анализа данных

Мы можем понять концепцию анализа многомерных данных, предположив, что хотим предсказать продажи 2021 года. Было бы нелогично утверждать, что на продажи компании в 2021 году влияет один фактор. Вместо этого вы будете рассматривать все аспекты, которые поддерживают влияние на продажи. Для анализа всех вариантов, которые влияют на продажи, необходимо полагаться на многомерную методику анализа.

Мы уже знаем, что различные элементы работают вместе, чтобы повлиять на продажи. К ним относятся методы маркетинга, географическое местоположение, выбор потребителя, стоимость продукта или услуги, производственные мощности и другие подобные переменные. Вы можете внедрить эту технику в любую область исследований и определить результаты, понимая взаимосвязь между элементами.

Плюсы и минусы многомерного анализа данных

Плюсы

Когда вы вычисляете и анализируете различные факторы вместо того, чтобы найти влияние всех элементов для переменной, вы получите точный результат
Вы можете найти реальные результаты, которые оказывают реальное влияние.
Когда вы анализируете каждый фактор, вы знаете о ситуации в целом.
Процесс описательный, который показывает, что Ваш ответ будет верным и точным.

Недостатки

Процесс является детальным и трудоемким, поскольку необходимо собирать и наблюдать данные различных факторов.
Для удовлетворительного заключения, вам необходимо пройти сложные процедуры и расчеты.

Методы многомерного анализа данных

Прежде чем следовать многомерной методике анализа данных, необходимо собрать соответствующие данные о главном факторе, который вы хотите изучить. Данные могут быть метрическими или неметрическими, но обязательно соберите высококачественные данные. Следовательно, ваш анализ зависит от используемых вами данных. Более того, когда вы находите некоторые данные, вам нужно следить за пропущенными данными во время анализа. Вам необходимо знать, являются ли данные существенными, или вы сможете найти результат без этих данных.

Анализ множественной регрессии

Эта техника используется чаще всего. В этой многомерной методике анализа данных Вы рассмотрите, как две или более независимых метрических переменных соотносятся с одним зависимым метрическим вариантом. Аналитики также используют множественную регрессию для прогнозирования переменной.

Анализ логистической регрессии

Другое название для этого – “выбор моделей”. Эта техника помогает предсказать событие. Например, вы можете найти, какой выбор сделает клиент, когда у него есть разные варианты. Чтобы показать классификацию наблюдений, вы создаете таблицу непредвиденных обстоятельств.

Анализ дискриминантов

Дискриминантный анализ помогает правильно классифицировать наблюдения в однородных группах. С помощью этого инструмента можно анализировать и классифицировать различных людей, например, не покупателей и покупателей. В этой методике независимые переменные должны быть метрическими и включать высокий уровень нормальности.

Многомерный анализ переменных (MANOVA)

Этот метод будет анализировать связь между двумя или более зависимыми метрическими переменными и независимыми переменными. Необходимо определить среднее значение вектора для различных групп. Метрикой является зависимая переменная, а категорической – независимая переменная.

Факторный анализ

Если у вас есть много переменных для разработки плана исследования, вы можете уменьшить некоторые переменные в различных меньших факторах. В этой методике вы не найдете зависимых переменных. Размер выборки в этом методе должен быть более 50 наблюдений, и в каждых пяти переменных должно быть, по крайней мере, три наблюдения.

Кластерный анализ

Кластерный анализ помогает в подгруппировке объектов или отдельных лиц из больших данных по принципу “like attract like”… С помощью характерного анализа можно упростить объекты на различные наборы и группы. Кластерный анализ помогает в сегментации рынка. Можно выбрать один из трех видов методов кластеризации. Есть:

Иерархический .
Неиерархический
Комбинация обоих методов
Многомерное масштабирование (MDS)

Этот метод помогает трансформировать суждения потребителя в расстояния в многомерном пространстве. Вы можете распознать размеры продукта и обнаружить его сравнительные оценки, когда у вас нет факторов для сравнения. Вы можете интерпретировать измерения, позволяя респонденту идентифицировать их, а затем исследователь может проанализировать данные, полученные в результате идентификации респондента.

Каноническая корреляция

Этот метод связывает различные зависимые и независимые переменные. Это мощный метод и включает в себя независимые метрические переменные, такие как уровень использования, уровень удовлетворенности и продажи. Можно также использовать не метрические переменные. Среди многих методов многомерного анализа данных, этот метод имеет меньшие ограничения.

Моделирование структурных уравнений

В этой методике необходимо изучить взаимосвязь между различными наборами переменных. Эта методика включает в себя дополнительные методы, такие как подтверждающий факторный анализ, анализ латентных переменных и LISREL. Вы можете использовать эту методику для разработки суммарных шкал и оценки масштабируемых атрибутов.

Заключение

Многомерный анализ данных поможет вам сгенерировать сводку или таблицу для анализа отношений между несколькими вариантами. Чем сложнее бизнес-задача, тем больше переменных требуется для вычисления точного результата. Измерение множественных показателей помогает аналитикам и менеджерам соотносить и измерять показатели, которые помогают им принимать правильные и обоснованные решения. Все методы и приемы многомерного анализа данных являются статистическими и требуют огромных данных для исследования.
Средние и крупные предприятия используют многомерный анализ данных для бизнес-исследований и хорошо понимают данные. Благодаря технологическим достижениям, таким как большие данные, мы можем собирать огромные данные о поведении клиентов и их деятельности, задачах и вкусах. При правильном использовании данных мы можем понять рынок и процветать в этой конкурентной экономике.