因子是什麼

從大的方面看，因子分析屬於資料降維處理的一種技術。降維意思就是用少量的高能因素替代眾多觀測指標變數，在簡化的過程中，總原則是讓資訊丟失最小。

降維的同時，因子分析最重要的職能是發現各指標間潛在的內部結構，從表及裡，將外部可觀測的指標進行分解，梳理出不同型別的結構，每一種結構代表一個因子。

這些結構如何被發現呢？主要依靠觀測指標間的相關性，高度相關的指標變數間被認為存在某種共同因子，而不同的因子之間可能不具有相關性。

比如評價市場上流行的手機效能，耗電、尺寸、重量、配置、握感、流暢度、功能性等眾多指標，經過因子分析之後，共提取出2個因子，我們發現前面一部分指標有共同性，和第一公因子關聯度高，可以命名為“科技因子”，第二個因子主要代表體驗，可以命名為“人性化因子”。每個指標變數均被拆分為“科技因子”和“人性化因子”，拆分的原則是兩個公因子對變數無法解釋的部分儘可能最小，可解釋部分最大化。

並不是所有的因子都能合理的存在，如果某個因子難以解釋，沒有實際含義，那麼還需要進行座標變換，以期能獲得合理現實含義。