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बहुचर प्रतिमान (Multivariate Models) निर्माण के लिए संरचनात्मक दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं और तकनीकों का उपयोग करता है। इन प्रक्रियाओं का उद्देश्य विभिन्न चर (variables) के बीच के रिश्तों को समझना और मॉडल के माध्यम से उनका विश्लेषण करना होता है। संरचनात्मक दृष्टिकोण में डेटा को ऐसे तरीके से व्यवस्थित और विश्लेषित किया जाता है, जिससे कि विभिन्न चर के बीच अंतर्निहित संरचनाओं और पैटर्न को पहचाना जा सके।

इस प्रक्रिया की शुरुआत डेटा संग्रहण से होती है। किसी भी बहुचर प्रतिमान निर्माण के लिए आवश्यक है कि डेटा उच्च गुणवत्ता का हो और विभिन्न प्रकार के चर (स्वतंत्र और आश्रित) उपलब्ध हों। डेटा संग्रहण के बाद, अगला कदम डेटा की सफाई (data cleaning) है, जिसमें अवांछनीय या गलत डेटा को हटाया जाता है और अनुपस्थित मान (missing values) को उचित तरीके से संभाला जाता है। इस चरण के दौरान यह सुनिश्चित किया जाता है कि डेटा का कोई भी पहलू मॉडल की निष्कलंकता में बाधा न बने।

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