Análisis multivariado en Excel con XLMiner

El análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado.

Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariadas y bivariadas son incapaces de conseguir.

En general, los métodos de análisis de les clasifica en dos grandes grupos:

1. Métodos explicativos, donde encontramos métodos de regresión lineal, análisis discriminante, regresión logística, modelos de respuesta probit, logic, modelos loglineales, entre otros.

2. Métodos descriptivos, donde se están los análisis de conglomerados (clusters), análisis de datos categóricos, análisis factorial, análisis de componentes principales, análisis de correspondencias simples y múltiples, correlación canónica.

Para el desarrollo de un análisis multivariado existen herramientas anexas a Excel compuestas por distintos módulos que permiten realizar un análisis estadístico avanzado. Entre estas herramientas se encuentran XLStat, XLMiner.
XLMiner es un complemento para excel, con funcionamiento mediante macros, que permite muchos tipos de análisis que utilizan herramientas de minería de datos mas complejas como SPSS y Rapid Miner, tanto para datos de tipo corte transversal, como secuencias temporales.

Como obtenerlo:
El programa debe ser descargado desde la página web del creador http://www.solver.com/xlminer/ y llenar el formulario para la versión prueba que se encuentra al final de la página.



Se descarga, se instala y luego se ejecuta desde el la hoja Excel bajo el nombre de XLMiner, que es la hoja que contiene los macros. Al ejecutarla se debe aceptar los permisos para los macros y de esta manera ahora el Excel tendrá una pestaña adicional llamada Data Mining, que es la que contiene todas las aplicaciones para revisión y análisis de datos de XLMiner.

Más después del salto.



Algunas características de XLMiner:
- Manejo bases de los datos, llenar datos faltantes, modificar datos.
- Predicciones
- Modelos ARIMA, Holt winters ,Polinomiales
- Arboles de decisión, Análisis de clusters
- Facilidad para la entrega de reportes
- Neural networks, entre otros.

Lo bueno de XLMiner:
• Un buen manual que se encuentra dentro de la sección ayuda que describe los distintos métodos y parámetros.
• Opciones de configuración y trabajo (interface) amigables para cada método.
• Los formatos de presentación de resultados como gráficos tablas e indicadores de cambios son muy ordenados, tienen buen formato y colorido.
• Existen muchos videos tutoriales en inglés, para los distintos métodos que indican paso a paso que se necesita hacer.

Lo malo:
• XLMiner es accesible como herramienta de prueba por un periodo limitado de 30 días.
• Se debe pagar por tener acceso a la versión que no limita el tamaño de la base de datos.
• No posee un indicadores de errores claro. Como XLMiner trabaja en base a macros de Excel, al parametrizar alguna operación con datos inadecuados, la operación se rompe y el programa simplemente se cae, siendo imposible de recuperar lo último realizado.(versión de prueba)

Videos tutoriales:
-Introducción a XLMiner: descripciones y como obtener XLMiner
Video 1

-Características básicas de XLMiner, y manejo de la base de datos
Video 2

¿Más videos tutoriales? En www.youtube.com , el autor “dataminingtools” posee videos guías muy precisos, indicando paso a paso lo que se desea hacer.

En el siguiente link se encuentra un ejemplo de un análisis base en formato Power Point. Ejemplo en diapositivas