今日，企業や研究機関では大量のデータが蓄積されています。従業員アンケートの結果や製品の検査データなど，多面的なデータは膨大です。
このような多次元データは，そのままでは解釈が難しく，活用されていないのが現状です。そこで，データの要約が必要になるのです。
数あるデータ要約法の中でも，主成分分析(PCA)は有用な手法です。主成分分析は，多次元データを低次元に圧縮することで，データの特徴や変数間の関係性を可視化できます。
本サービスでは，お客様のデータに主成分分析を適用し，主成分の寄与率や因子負荷量などから，データの傾向とそれを代表する主成分を解釈いたします。例えば，社内アンケート結果や製品の検査データなど，多変量データの分析が可能です。
データ解析には専門知識が必要ですが，主成分分析による多次元データの要約は有効です。ぜひ本サービスをご利用ください。
①事前にどのようなデータを用いるかと，何が知りたいかをお伝えください。
②データ数が少なかったり，データの種類によっては，顕著な結果が出ない場合があります。
③得られた結果のグラフ作成は有料オプションとなります。
※主成分分析は相関行列を用いた手法になります。
※有料オプションをご利用頂いた方には，サービスとして寄与率と累積寄与率のパレート図を作成いたします。
