① 16種常用的數據分析方法-因子分析
因子分析是一種多元統計分析方法，旨在揭示數據中隱藏的潛在因子，這些因子無法直接觀察，但影響或支配可測量變數。通過分析變數間的相關性，因子分析將信息重疊、錯綜復雜的變數歸納為少數不相關的綜合因子。
在進行因子分析時，首先需根據變數間相關性大小將變數分組，每組變數代表一個基本結構，即公共因子。該方法適用於解決變數數量龐大、計算復雜或變數間相關性問題。因子分析以減少信息損失為前提，將眾多原有變數綜合為少數綜合指標。
因子分析方法在以下場景中應用廣泛：信息濃縮、權重計算及綜合競爭力評估。在信息濃縮場景下，因子分析可將多個分析項簡化為關鍵概括性指標；在權重計算場景下，通過方差解釋率值計算各指標權重，構建指標權重體系；在綜合競爭力評估場景下，利用因子得分和方差解釋率計算綜合得分，用於對比各地區競爭力。
因子分析案例中，以12個地區和5個經濟指標（總人口、學校校齡、總雇員、專業服務、中等房價）為例，因子分析方法用於確定綜合評價指標。通過分析，提取出社會福利因子和人口因子作為綜合因子，有效簡化了對12個地區進行准確評價的過程。
進行因子分析時，需關注操作界面、描述統計、抽取選項、因子旋轉和保存因子得分等步驟。通過KMO和球形檢驗判斷數據集適合因子分析，選擇適當的方法提取因子，並根據需要進行旋轉以提高因子解釋性。最終，計算因子得分，得到的綜合得分可用於對比各地區綜合競爭力。
因子分析實現從原始變數到潛在綜合因子的轉換，通過簡化變數和揭示數據結構，為決策者提供有價值的見解。通過因子分析，可以發現隱藏的模式、簡化復雜數據集，並為後續深入分析提供基礎。