python主成分分析代码 主成分分析的用途？

主成分分析的用途？

主成分分析的主要目的是“降维”。

例如，如果您要进行分析并选择20个指标，您认为它们非常重要，但这20个指标对于您的分析来说太麻烦了。这时，可以用主成分分析的方法进行降维，这20个指标之间会有这样那样那样的关系，并且会有相互的影响。主成分分析后，此时可以得到4或5个主成分，这些主成分指标不仅涵盖了你的20个指标中的大部分，而且简化了你的分析（从20维到4维和5维），简化分析过程，提高结果的准确性。

学数据分析怎么样呢？

零基础数据分析

针对这个问题，我将其分为三个方面：行业前景、必备技能和求职。

首先，就行业而言，数据分析岗是工作中的核心竞争力之一。互联网下半年，各大企业正在进行数字化转型，对数字化分析人才的需求也在不断增长。数字分析岗位月薪一般在1万以上，一线城市在2万-4万左右，前景不可估量。

其次，对于必要的技能，一般需要掌握excel、SPSS、主流SQL语言，能够使用Python和R语言进行数据挖掘。一些企业会优先掌握hive、Hadoop和spark。因此，新手小白还有很多数据分析方面的知识要学。以excel为例，这是最简单的数据分析工具，但是它有一些函数和宏。起初小白并不常用。SPSS和python是小白首次试水数据分析的推荐软件。SPSS是最容易使用的软件。第一次接触数据时，需要了解数据的描述性统计、相关分析、t检验、方差分析、主成分分析、因子分析等内容，对数据有一个大致的掌握。Python也是一个易于学习的软件。一开始，您需要了解python的一些基本知识，如元素、变量、循环和函数，学习如何预处理数据，并能够进行数据分析和可视化处理。这涉及到一些深层次的内容。建议对小白进行系统研究。

最后，对于求职来说，学得越多越好。您需要掌握最基本的SPSS、SQL和python。有些企业可以选择Python和R语言中的一种。如果你渴望找到一份工作，你可以选择一份。对于求职来说，因为不是统计和数据方向的背景，可以先去二三线城市递交简历，因为一些大工厂可能需要一到三年的工作经验，所以有了项目经验，就能顺利找到工作。最后，祝你学业成功，事业有成！

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