En av de största fördelarna med multivariat dataanalys i förhållande till traditionell statistik är möjligheten att analysera dataset med stora mängder korrelerande variabler. Med andra ord kan man med hjälp av kemometri sammanföra många kvalitativa variabler i samma analys och komprimera dessa till en visuellt begriplig mängd. Ur detta går det att utvinna mängder av värdefull information. Det handlar exempelvis om att identifiera kritiska variabler, prioritera bland olika förändringsfaktorer samt om att skapa en förståelse för sambandet mellan utfall och variabler.

Korrelation

Korrelation för maskindriftstid.

Bilden ovan är ett exempel på hur korrelation kan illustreras med hjälp av Ividas metoder. Rent praktiskt påvisas samband mellan olika variabler, och hur de samspelar med varandra. I det berörda fallet går det att utläsa vilka variabler som i högst grad påverkar driftstiden för en specifik maskin, samt vilka parametrar som är av mindre betydelse. Viktigt att betona här är att detta är något som går att tillämpa på i princip vilken sektor som helst!

Användningsområdena för multivariat dataanalys är med andra ord många, och värde kan skapas på flera organisatoriska plan. Om du exempelvis sysslar med oljeproduktion kan Ivida hjälpa dig att identifiera de variabler som du måste påverka för att få en produkt som är optimal för sitt syfte, samt skapa ett stöd för verkfulla prioriteringsåtgäder. Sysslar ni med undersökningar kan tillämpningen av kemometri hjälp er att kartlägga vilka frågor som är viktigast för det aktuella syftet, och på så sätt komprimera enkäter till en för respondenterna mer tilltalande omfattning.