Multivariat dataanalys varför och hur?

Multivariat dataanalys (MVA) är en statistisk analysmetod som tillämpas på omfattande och komplexa dataset sk. big data. När man talar om metoden refererar man ofta till olika statistiska tekniker och metoder för dataanalys som tillämpas på data med fler än en variabel. I en tid där informationstillgången ständigt ökar blir dessa dataset allt vanligare och kraven på en effektiv extraktion av information ur dataseten ökar också således. Ett stort problem när inom dataanalys är att dataseten oftast innehåller variabler som är korrelerade, d.v.s variabler som har ett samband och i någon bemärkelse är beroende av varandra. Många dataset har också hål i sig där det helt enkelt saknas data, sk. Missing Values, eller består av olika sorters data så som bilder och ord och inte bara siffror. Dessa dataset är omöjliga att studera i en större omfattning med vanlig statistik, då det resulterar i kontradiktoriska utfall.

Med hjälp av multivariata dataanalysmetoder så som Principalkomponent analys (PCA) går det att kvantifiera det kvalitativa, vilket gör att komplexa samband uppdagas betydligt snabbare samtidigt som dessa tydligt kan studeras visuellt. Nedan kan ni se en grafisk animering som visar hur MVA fungerar.

Filmen ovan illustrerar hur flertalet korrelerande variabler koncentreras till en visuellt begriplig graf, samt beskriver vilka slutsatser och insikter som kan utvinnas med hjälp av PCA. Det bästa med detta? Denna metod kan vi tillämpa på big data som härrör från i princip vilken industri, bransch och/eller affärssystem som helst! Tillfällen när MVA lämpar sig således bättre än traditionell statistik är när det handlar om stora mängder data, när det aktuella datasetet består av många korrelerande variabler och när man behöver skapa prediktionsmodeller ur detta. Metoden är även mycket effektiv att använda sig av när man behöver hitta avvikelser, samband och grupperingar i big data.

Tillämpningsmöjligheterna för MVA är med andra ord många, men de kan i huvudsak fasas in i tre övergripande delar: Klassifikation, prediktion och korrelation. Läs mer om detta till höger, eller ta kontakt med oss idag för att reda på vilket värde det kan skapa för just din organisation!