所謂多變量解析就是統計分析多個變量的數據后，明確變量間的關系，發現有效信息的手法的總稱。
■什么是多變量解析？
在了解多變量解析前，有必要先了解一下什么是變量。例如下面是某個店鋪制作的關于每個顧客購物情況數據的表格。購買頻率、購買金額等項目中，由于顧客不同對應的數據也不同。在統計學中，值隨著樣本（這里指顧客）變化而變化的項目就叫做變量（或者叫變數）。所謂多變量解析，并不是把多個變量細分化,而是同時進行分析,然后得到有效的信息。
■多變量解析的特征
既然有多變量解析,當然也就有一個變量或是兩個變量的解析。我們把變量是一個的叫做單變量解析或者一變量解析，把變量是兩個的叫做二變量解析。用一變量解析和二變量解析，可以通過查頻率分布和散布圖得到一些信息。這些方法非常簡單,也比較容易理解，但另一方面，因為變量太少，只能看到事物的一個或兩個方面，所以得出的結果一般都沒什么意義。例如上文所列舉的顧客數據,如果一個一個變量地看，購買頻率最高的是A,購買金額最高的是E。只能得到這樣的數據。
多變量解析則可以同時分析多個變量之間的關系，這樣，我們就可以知道某個變量對其他變量有什么影響。例如通過多變量解析我們有可能找出研究對象的選定和研究時機的選定之間存在的關系。運用多變量解析,專業的統計知識是必要的。以前,由于計算量龐大，要得到計算結果比較困難，但隨著計算機的發展和多變量解析軟件的改良,現在的企業和個人在運用多變量解析時已經容易多了。根據多變量解析的分析目的和變量的種類不同，有很多種處理方法,所得到的結果也不同。如果沒有正確的知識就去運用這些方法,會導致意想不到的錯誤，甚至可能只得到一些錯誤的答案。因此,利用多變量解析,正確理解各種方法很重要。
