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多くの変数をもつデータから、その相関関係をいくつかの少ない変数によって説明する手法！
主成分分析とは、統計解析手法の1つです。 多くの変数をもつデータから、その相関関係をいくつかの少ない変数 (主成分)によって説明する手法のことです。 多くの変数データを情報損失を抑えつつ、少数の主成分に合成または 圧縮することで、データの全体像を簡潔に理解することができます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
データの潜在的な構造を把握し、消費者行動などの背後にある要因を明らかに！
因子分析は、多変量データの中に潜む共通要因を特定するための 多変量解析手法です。 この手法は、観測できない潜在的な要因(共通因子)が複数の 観測変数に影響を与えているという考えに基づいています。 因子分析は、多くの観測変数に共通する因子を見つけ出すことで、 データの潜在的な構造を把握し、消費者行動などの背後にある 要因を明らかにするのに役立ちます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
