Principal Component Analysis

تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) یک تکنیک آماری برای کاهش ابعاد داده‌ها است که با تبدیل مجموعه‌ای از متغیرهای همبسته به مجموعه‌ای کوچک‌تر از متغیرهای غیرهمبسته به نام “مؤلفه‌های اصلی” انجام می‌شود. هدف اصلی PCA حفظ بیشترین واریانس داده‌ها در مؤلفه‌های جدید است. این روش معمولاً برای ساده‌سازی داده‌های پیچیده و شناسایی الگوها در مجموعه‌های داده با ابعاد زیاد استفاده می‌شود.

تحلیلگران رفتار مصرف‌کننده ممکن است از PCA برای کاهش تعداد ویژگی‌های مشتریان (مانند سن، درآمد، رفتار خرید و غیره) استفاده کند تا بتواند فقط مؤلفه‌های اصلی و تاثیرگذار بر رفتار خرید را شناسایی کرده و مدل‌های تحلیلی خود را ساده‌تر کند. برخی از کاربردهای اصلی این روش عبارت است از:

1. کاهش ابعاد داده‌ها: کاهش تعداد متغیرها برای ساده‌تر کردن مدل‌ها.
2. تصویری‌سازی داده‌ها: نمایش داده‌های چندبعدی در قالب 2 یا 3 بُعد.
3. شناسایی الگوها: یافتن ساختارها یا روابط پنهان در داده‌ها.