如何通俗易懂地解释主成分分析和因子分析？ 主成分分析（PCA）是一种统计过程，它使用正交变换将一组可能相关的变量的观察值转换为一组称为主成分的线性不相关变量的值。如果有变量的观察值，则不同主成分的数量是。这种变换是这样定义的，即第一主成分具有最大可能方差（即，尽可能多地考虑数据中的可变性），并且在约束条件下每个随后的成分又可能具有最高的方差这是正交于前面的组件。得到的向量是不相关的正交基集。PCA对原始变量的相对比例敏感。PCA是通过于1901年发明的皮尔逊，为的类似物主轴定理在力学；它后来由Harold Hotelling在20世纪30年代独立开发并命名。根据应用领域的不同，它也被称为信号处理中的离散Karhunen-Loève变换（KLT），多变量质量控制中的霍特林变换，机械工程中的适当正交分解（POD），奇异值分解（SVD）的X（Golub和Van Loan，1983），特征值分解（EVD）线性代数中的X T X，因子分析（关于PCA与因子分析之间的差异的讨论参见Jolliffe的主成分分析第7章），Eckart-Young定理（Harman，1960）或Schmidt-Mirsky定理在心理测量学，气象科学经验正交函数（EOF），经验特征函数分解（Sirovich，1987），经验分量分析（Lorenz，1956），准同调模式（Brooks等，1988），噪声和振动的谱分解，结构。
因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？ 因子分析与主成分分析的异同点：都对原始数据进行标准化处理；都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响；构造综合评价时所涉及的权数具有客观性；在信息损失。
用spss作因子分析，如何提高变量间的相关性，数据需作何修正？
什么是大数据？普通人怎么接触大数据并能运用大数据参与工作？ 大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据于2008年8月份提出，目前，中国大数据中心位于贵州省贵阳市观山湖区，贵阳市政府成立了大数据金融学院，位于贵州财经大学老校区MBA中心。随着大数据的发展，工作、生活、学习均融入于其中，大数据是社会信息化发展的产物，是互联网时代的数据量集合。大数据利国利民，促进社会发展，更好地服务国家，服务人民，服务生活。大数据在社会和谐稳定、便民利民等领域的重要性日益显现，只有管好、用好大数据，人类社会的生活将越来越美好。
因子分析到底有什么用处？ 问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测。
用spss作因子分析，如何提高变量间的相关性，数据需作何修正？ 在因子分析之前：初选若干变量指标，然后进行相关性分析，判断，调整指标，如何提高相关性？通过软件是做不到的，这个是相关研究经验的问题，多参考一些相关研究，看看他们取哪些指标。
探索性因素分析和验证性因素分析的区别？ 探索性因子分析和验证性因子分析相同之处两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础，其主要目的都是浓缩数据，通过对诸多变量的相关性研究，可以用假想的少数几个变量（因子，潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处1.基本思想不同探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度，以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定事前定义因子的模型拟合实际数据的能力，以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。2.应用前提不同探索性因子分析没有先验信息，而验证性因子分析有先验信息。
怎么用spss处理信度和效度？ https：// jingyan.baidu.com/artic le/3c343ff7ffcc960d377963d5.html https：// jingyan.baidu.com/artic le/fb48e8be7291366e622e14fe.html （4）之前谈的一般是结构效度，。
