多変量解析

多変量解析は、複数の変数間の関係性を同時に分析する統計手法の総称です。主な特徴として、複雑なデータ構造を簡略化できること、潜在的なパターンや傾向を発見できること、予測モデルの構築に活用できることなどが挙げられます。主成分分析、因子分析、重回帰分析などが代表的な手法です。ビッグデータ時代において、多変量解析の重要性はますます高まっています。