匹兹堡大学数据科学多变量分析

分析数据集通常需要根据所分析的数据和所研究的变量数量采用不同的方法。准确的结果通常取决于分析方法和研究人员对数据集中变量如何协同工作的理解。了解什么是数据科学中的多元分析，可以帮助您规划具有多个变量的数据集，从而生成更准确的分析结果。在本文中，我们将探讨多元分析，解释其重要性，并讨论进行有效分析的几种技巧。

一、什么是数据科学中的多元分析?

多元分析是对一组数据中多个变量的研究。变量是您与对照组或实验中不变部分进行比较的因素。变量可以帮助您将研究结果与实验对照进行比较，以确定可能发生的任何变化或可能形成的趋势。多变量分析旨在确定多个变量之间的模式。例如，如果您想测量花在社交媒体上的时间与员工工作效率之间的相关性，您可以使用多元分析。每位员工的工作效率和社交媒体时间都是分析中的变量。

通常情况下，多元分析旨在实现以下目标：

1.减少数据：多元分析有助于研究人员将大量数据浓缩成更易读的格式。

2.简化结构：多元分析有助于简化复杂数据集的结构，便于阅读和使用。

3.对趋势和数据进行分类或分组：研究人员使用多元分析将数据组或数据趋势分类在一起，从而更容易将数据用于预期目的。

4.确定变量之间的依赖关系：研究人员使用多元数据来识别数据集之间的个别依赖关系，从而进一步了解数据之间的关系。

5.预测变量之间的关系：多元分析有助于预测数据集之间的未来关系，以及在变量发生变化的情况下其他数据的出现。

6.构建和检验假设：多变量分析允许研究人员构建和测试数据集之间的关系、数据趋势和潜在数据的假设，以进一步开展研究。

二、为什么多元分析很重要?

多元分析之所以重要，是因为经常需要找到数据集中每个变量之间的关系，但这可能是一个复杂的过程。当数据集中的变量提供了不同的信息时，比如车辆的速度、重量和方向，就会出现困难。虽然这些因素本身可以告诉您有关汽车的个别信息，但进行多元分析可以帮助您确定每个变量与汽车之间的关系。

了解这些变量可以帮助您改进方法、业务运营或社会实践。例如，如果多变量分析确定了员工工作效率与社交媒体使用之间的相关性，公司就可以限制员工在工作电脑上使用社交媒体的时间，从而提高员工的工作效率。

三、多元分析的主要部分

多元分析有两个主要部分，分别是

1.变量

变量是多元分析的关键部分，因为它是分析中每个变量的加权和，用下面的公式表示：

变量 = X1*W1 + X2*W2 + X3*W3 + ... + Xn*Wn

公式中的每个 X 都是观测变量，公式中的每个 W 都是相应变量的权重。

2.测量标度

在多元分析中测量每个变量的标度需要不同的技术，这取决于测量方式和变量本身的实际标度。数据科学家通常将信息分为两类：

3.非度量

非度量指的是定性信息，包括测试中可观察到的有形因素。非度量衡有两种类型，分别是

名义量表：名义量表给物体分配数字或符号，以便在方程和分析中识别它们。例如，在测量身高和体重时，可以分别用 1 或 0 或 H 和 W 将它们区分开来。

序数标尺：序数标尺按数量对变量进行排序，以创建升序或降序模式。您只能使用大于、小于或等于符号来测量这些变量。

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