O que é Análise Multivariada?
A análise multivariada é um ramo de métodos estatísticos que permite analisar a distribuição de duas ou mais variáveis. Na estatística ela pode ser utilizada para diminuir a dimensionalidade dos dados, simplificando a variabilidade, ou para técnicas de inferência.
Análise de Componentes Principais
A Análise de Componentes Principais, também conhecida como PCA (Principal Component Analysis), constitui um método de análise multivariada cujo propósito é a redução da dimensionalidade dos dados. Essa redução se dá pela diminuição do número de colunas ou variáveis, mantendo, ao mesmo tempo, uma porcentagem significativa da variabilidade presente nos dados.
A utilização dessa técnica torna-se interessante quando se lida com um grande número de variáveis de interesse que se deseja agrupar e correlacionar. Por exemplo, uma empresa de telecomunicações pode dispor de diversas informações sobre seus clientes, tais como idade, renda, profissão, tempo de vinculo à empresa, produtos/serviços adquiridos, entre outros. Muitas vezes, o analista deseja aproveitar todas essas informações, evitando, no entanto, o overfitting. Nesse contexto, a aplicação do PCA surge como uma ferramenta valiosa, permitindo a redução da dimensionalidade enquanto preserva a variabilidade intrínseca dessas variáveis.
Análise de Cluster
A análise de cluster, também chamada de clusterização, é uma técnica que tem como objetivo agrupar os indivíduos ou variáveis com características semelhantes. Existe diversos algoritmos para agrupamento, mas o mais comum e mais utilizado é o K-médias (K-means).
Os clusters podem ser utilizados para criar métricas e indíces que podem ser usados para avaliar um negócio ou até para construir modelos de previsões.
Essas ferramentas são fundamentais para cientistas e analistas que buscam extrair insights valiosos, evitando o overfitting, e promovem uma compreensão mais profunda da estrutura dos dados multivariados.