主成分分析uv模式是什么
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发布时间：2022-12-26 23:46
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时间：2023-10-17 17:39
影响达成目标的因素存在很多种，利用数据定量确定各因素Xi对目标或Y值影响效果，从而达到数据驱动运营的效果。
其中，要确定因素Xi的权重。权重必须符合所有因素的权重累积和为1，即归一化。
下面，以“提升商品详情页”UV为例，按分析步骤应用主成分分析法。
注：本文所有数据为编造的虚假数据，仅为数据分析所用，不具有任何应用价值。
目标
提升商品详情页UV
为商品展示提供依据
提升商品销量
增加商城平台收益
应用价值
通过定量分析，确定各因素所占权重。得出影响因素的公式，可以确定出商品详情页受欢迎程度，为商品推荐、提升商品销量、首页商品位置设计提供动态的公式依据。
工具
IBM SPSS Statistics 23（主要用于做因子分析）
Excel（对SPSS分析结果进行整理，输出归一化因素权重）
原理
一般情况下，由于影响某目标的因素存在N多个，这些因素变构成N维空间数据。在这种情况下，这N维数据往往有具有一定的相关性，我们要确定这N维数据对目标的影响权重是非常困难的。然而，主成分分析方法提供给我们一种降维的思想，通过将N维因子进行正交变换，随即形成彼此之间相互独立的k维（k<N）数据，这种方法大大降低了分析的维度。并且，通过分析得出“主成分”，利用“主成分”确定影响权重，就变得简单可行。
思路
利用主成分分析方法确定多因素影响权重的大致思路如下所示：
利用SPSS进行因子分析
输出结果分析
确定权重
下面，详细介绍各步骤：
1. 利用SPSS进行因子分析
将数据导入或录入到SPSS数据视图中，并在变量视图中更改变量名称、类型、宽度、小数位数等参数
