Multivariate Datenanalyse umfasst statistische und maschinelle Methoden zur gleichzeitigen Auswertung vieler korrelierter Werkstoff- und Prozessparameter. Verfahren wie PCA, Clusteranalyse, PLS oder multivariate Regression identifizieren verborgene Strukturen, Hauptvariablen und Zusammenhänge zwischen Zusammensetzung, Prozessgrößen, Mikrostruktur und Eigenschaften. Sie ist zentral für Werkstoffdesign, Hochdurchsatzexperimente, Qualitätskontrolle und datengetriebene Modelle in der Werkstoffinformatik.