向量空间模型在多元数据分析中是一种常用的方法，它将数据表示为向量的形式，利用向量之间的相似度来进行数据分析和挖掘。在经济管理领域，向量空间模型可以应用于以下方面：
文本挖掘：将文本数据转换成向量表示，利用向量空间模型计算文本之间的相似度，可以用于文本分类、情感分析、主题建模等。例如，可以通过分析客户反馈文本数据，了解产品的优劣势，从而改进产品设计和营销策略。
用户行为分析：将用户的行为数据（如点击、购买、浏览记录）转换成向量表示，可以利用向量空间模型发现用户之间的相似性和用户对产品的偏好。通过这种方式，可以个性化推荐产品，提高用户体验和购买转化率。
金融数据分析：将股票市场数据、财务数据等转换成向量表示，可以通过向量空间模型挖掘不同股票之间的关联性和市场趋势。这有助于制定投资策略、风险管理和资产配置。
社交网络分析：在社交网络数据中，可以将用户、关系、行为等信息表示为向量，通过向量空间模型来发现社交网络中的群体结构、影响力节点以及信息传播路径，为社交媒体营销和舆情监控提供支持。
总的来说，向量空间模型在多元数据分析中具有广泛的应用，可以帮助管理者更好地理解数据之间的关系，发现隐藏的规律和趋势，从而做出更加科学和有效的决策。