多维尺度法是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。其特点是将消费者对产品的感觉偏好，以点的形式反映在多维空间上，而对不同产品的感觉或偏好的差异程度，则是通过点与点间的距离体现的，我们称这种产品或项目的空间定位点图为空间图。空间轴代表着消费者得以形成对产品的感觉或偏好的各种因素或变量。
在分析消费者对产品功能的需求度时，首选选择研究对象，如列出某个产品的所有产品功能；然后从目标市场中抽取一个样本人群（通常30-50人），让他们对产品功能的需求度打分；最后采用多维度分析获得一张代表了产品功能需求度关系的可视化图。可视化图中的维度代表了消费者对产品功能需求依赖的关键要素，为方便起见通常选择2-3个维度。投保人购买保险产品时所需的第三方互联网工具产品功能在生命周期和需求频率上的多维度分析如图3-13所示。通过多维尺度分析帮产品经理区分功能优先级，做出产品决策。
图3-13 投保人互联网工具产品应用多维度分析
多维尺度分析优点是很明显的。研究者可以利用得到的位置结构图将研究对象进行分类，还可以对隐藏在数据背后的空间维度做出相应的判断和解释。多维度分析通过把所研究对象的数量关系转化为直观图形，达到直观展现研究对象的目的。多维尺度分析的缺点是分析结果不是唯一的，结果可以在空间中旋转和平移，这为分析者对结果的解释制造了难度。
