En un modelo de negocio, el análisis factorial se utiliza para explicar variables o datos complejos utilizando la matriz de asociación. Estudia las interdependencias de los datos y supone que las variables complejas pueden reducirse a algunas dimensiones importantes. Esto es posible debido a algunas de las relaciones entre variables y sus dimensiones. El atributo de una variable a veces podría ser el resultado de la dimensión de otra. Rompa la calificación inicial, utilizando algoritmos estadísticos en varios componentes y utiliza estos puntajes parciales para extraer varios factores.
El uso del análisis factorial en la industria automotriz se mencionó desde 1997 en un artículo del profesor emérito Richard B. Darlington de la Universidad de Cornell. Explicó cómo se podría utilizar un estudio para identificar todas las variables que se aplican a la toma de decisiones de comprar un automóvil: tamaño, precios, opciones, accesorios y más. El estudio podría usarse para llegar a algunas variables clave que realmente cierran una decisión de compra. Los concesionarios automotrices pueden adaptar sus ofertas para atender al mercado.
La clave para una cartera de inversiones productivas es la diversificación. Para garantizar una cartera diversa, los profesionales de la inversión utilizan el análisis de factores para predecir el movimiento en un amplio sector de industrias y proporcionar información sobre los factores que pueden estar bajo el radar. Por ejemplo, la cartera promedio contiene acciones de industrias como la tecnología y los productos básicos. Una mirada al aumento de los precios de las acciones de una industria relacionada, como el petróleo, les dará a los profesionales de la inversión una buena idea sobre qué vender y retener.
Hay muchos factores que entran en el proceso de contratación de una empresa. Con las estadísticas, los profesionales de recursos humanos podrán crear un entorno de trabajo cómodo y productivo. Se pueden comparar y analizar varias variables para ver qué combinación en términos del número de miembros del equipo, conjuntos de habilidades variadas y trabajos de talento contractuales o internos, mejorando el funcionamiento general de la organización.
Para los restaurantes, el análisis de factores se puede utilizar para comprender la demografía y los comensales objetivo en la creación de menús. Un restaurante de comida rápida que se abre junto a un campus universitario tendrá que planificar su menú de manera diferente a si se colocara en un lugar de compras de alta gama. Factores como la competencia circundante, el tráfico de pies, los grupos de edad y la ubicación determinan el éxito.
¿Qué es el análisis factorial de una empresa?
El análisis factorial es lo que cada negocio necesita para obtener más de su operación. Examinar estadísticas le permite diseccionar variables como la demografía y los consumidores objetivo. Al desglosar los factores clave, puede ajustar procesos para crear los canales y estrategias más efectivos. En pocas palabras, el análisis factorial elimina las conjeturas de presupuesto, publicidad e incluso personal. Es una herramienta práctica creada a través de una investigación y análisis exitosos de mercado en cualquier industria.
Invertir es un campo que se basa en el análisis de datos para tomar decisiones vitales. El enfoque más seguro para crear una cartera es diversificar las acciones. Un equilibrio de niveles de riesgo protege la inversión en caso de que las condiciones adversas alteren un mercado. Los profesionales de la inversión utilizan el análisis de factores para anticipar el movimiento en una variedad de industrias. Puede proporcionar pistas que de otro modo pasarían desapercibidas. Si una cartera posee acciones tanto en productos básicos como en tecnología, un aumento repentino en el precio de una variable relacionada, el petróleo, por ejemplo, puede no parecer tener en cuenta la ecuación sin un análisis adecuado.
Muchos factores influyen en el personal de una empresa. A través de la interpretación estadística, los profesionales de recursos humanos pueden crear un entorno equilibrado. Un miembro del personal puede combinar diferentes variables para determinar si una empresa puede beneficiarse de menos contratistas y más talento interno. Las pruebas permiten la detección adecuada de los empleados utilizando el análisis factorial. La investigación y el análisis de mercado pueden ser la clave para obtener el mejor ajuste en los graduados cada año.
Las compañías de seguros confían en las tablas y estadísticas actuariales para crear políticas. Florida es propensa a los huracanes. Ciertos datos pueden mostrar que los impulsores entre las edades de 25-40 manejan el estrés y las emergencias mejor que cualquier otro grupo de edad. Según ese hecho, los asegurados automotrices en Florida que se encuentran dentro de ese rango pueden obtener descuentos en la cobertura. Estudiar variables es la única forma en que las compañías de seguros pueden tomar decisiones con respecto a los deducibles, las tarifas y los planes disponibles.
Incluso las industrias que parecen menos obvias necesitan centrarse en la investigación y el análisis de mercado para sobrevivir. Los restaurantes tienen en cuenta a los clientes demográficos y apuntan a los clientes al crear menús. La tienda Sweet al lado de una universidad planificará de manera diferente al restaurante familiar en una zona turística para artículos de menú y publicidad. Desde los competidores hasta el desglose del origen étnico de una comunidad, la recopilación de datos permite una planificación rentable y un restaurante exitoso.
¿Cómo se interpreta el análisis factorial?
Estos resultados muestran las cargas de factores noradas para todos los factores que utilizan el método de extracción de componentes principales. Los primeros cuatro factores tienen variaciones (valores propios) que son mayores que 1. Los valores propios cambian menos notablemente cuando se utilizan más de 6 factores. Por lo tanto, 4-6 factores parecen explicar la mayor parte de la variabilidad en los datos. El porcentaje de variabilidad explicado por el factor 1 es 0.532 o 53.2%. El porcentaje de variabilidad explicado por el factor 4 es 0.088 o 8.8%. La gráfica de scree muestra que los primeros cuatro factores representan la mayor parte de la variabilidad total en los datos. Los factores restantes representan una proporción muy pequeña de la variabilidad y probablemente no son importantes.
¿Cuál es el objetivo del análisis factorial?
El análisis factorial se utiliza ampliamente en la investigación comercial. El propósito del análisis factorial en la investigación empresarial es reducir el número de variables mediante el uso de un menor número de variables sustitutas (factores) mientras se conserva la variabilidad.
El objetivo principal es capturar algunos estados psicológicos de clientes/ encuestados que no se pueden medir directamente. Esto generalmente se implementa construyendo una escala que mide las actitudes, las percepciones, las motivaciones, etc. de los clientes específicos de una línea específica de negocios.
Inicialmente, los clientes/ encuestados específicos están sujetos a responder un cuestionario detallado con diferentes declaraciones de estilo de vida junto con escalas numéricas o verbales. A través de esto, lo que realmente se miden son las opiniones del cliente con respecto a pocas dimensiones (factores) con respecto al éxito de una empresa. Estas dimensiones son estados psicológicos que no se pueden medir directamente. Por lo tanto, el análisis factorial se usa para evaluar estas dimensiones (factores) indirectamente.
Por lo tanto, el análisis factorial se utiliza principalmente para simplificar un conjunto de datos antes de someterlo a un análisis multivariado: regresión múltiple, etc.
El primer paso en el análisis de factores de realización es desarrollar un problema de investigación. En ese sentido, uno tiene que identificar el problema que incluye varias tareas. Primero, se deben identificar los objetivos del análisis factorial. Luego, las variables que se incluirán en el análisis factorial deben especificarse. Las variables se incluyen principalmente basadas en investigaciones o juicio anteriores. Además, es muy importante que las variables se midan adecuadamente en una escala de intervalo o escala de relación.
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