Некоторые преимущества использования больших наборов данных с несколькими переменными в анализе:

• Возможность поиска факторов, которые помогают делать точные выводы. 4 Это особенно важно в областях, где нужно измерять абстрактные понятия, например в психологии и социологии. 2
• Улучшение интерпретируемости данных. 2 Выявление наиболее важных факторов помогает исследователям и аналитикам сосредоточиться на ключевых измерениях, которые вызывают наблюдаемые закономерности. 2
• Визуализация многомерных данных. 3 Она может помочь в разных областях, например в финансах, где позволяет глубже понимать динамику рынка, факторы риска и инвестиционные возможности. 3 В здравоохранении такие визуализации помогают понимать данные о пациентах, отслеживать прогрессирование заболеваний и оптимизировать планы лечения. 3

Некоторые ограничения использования больших наборов данных с несколькими переменными в анализе:

• Сложность анализа. 2 По мере увеличения количества переменных данные становятся более сложными и трудными для анализа. 2 Это связано с тем, что между переменными может быть высокая корреляция, которая скрывает основные закономерности. 2
• Необходимость в большом размере выборки. 2 Для получения стабильных и надёжных результатов обычно требуется большой размер выборки. 2 Маленькие выборки могут привести к переобучению и неустойчивым решениям, что делает выводы менее обобщаемыми. 2
• Субъективность выбора факторов. 2 Количество факторов, которые нужно сохранить, часто определяется субъективно, на основе таких критериев, как правило, когда значение собственного значения больше единицы или график кривого. 2