As técnicas de regressão multivariada permitem que se construam modelos estatísticos para descrever relações entre várias variáveis explicativas de um determinado processo.

A análise de cluster é um método estatístico multivariado que localiza grupos heterogêneos nos dados. 

A análise de fatores principais explica a estrutura das correlações/covariâncias entre as variáveis, por meio de um modelo estatístico para pressupor a existência de variáveis não observadas, já a análise fatorial é adequada para explicar a variabilidade entre os dados. 

A análise de componentes principais objetiva reduzir o número de variáveis iniciais com a menor perda de informação possível, além de definir quais informações estão ocultas, ou seja, não foram percebidas naturalmente.

A análise fatorial identifica o grau de relações e impactos das variáveis, distinguindo dados sem informações relevantes de dados que contêm toda a informação necessária.