
什么是因子分析
这节我们要说的是:什么是因子分析?我们依旧接着前面的二手车案例来学习回归分析。
因子分析是定量分析哪个因子对目标变量(被说明变量)产生了多大影响,因此需要求影响度。求混台模型(定量数据和定性数据混合的模型)影响度的方法如下所示。
定基数据(回归分析的说明变量数据):t值
定性数据(数量化理论I的因素·项目数据):t值范围
因子分析,首先,根据第一次回归分析的结果,对上节表3进行因子分析。由于是定性数据。因此需要求解t值区域’。
“AC(空调)”的影响度=O.51-0=0.5l
“TV导航”的影响度=0-(-0.87)=0.87
“导航”的影响度=1.69-0=1.69
“SR”的影响度=2.01-0=2.01
“天窗”的影响度=O-(-o.99)=0.99
“空气囊”的影响度=3.15-0=3.15
“LD”的影响度=5.53-0=5.53
“TV”的影响度=O-(-0.59)=0.59
“AW”的影响度=6.01-0=6.01
同样地,根据第二次回归分析的结果,求影响度。“行驶距离”、 “车检”、“评分”是定量数据,所以t值就是影响度。
“颜色”的影响度=17.64-0=17.64
“拍卖会地点”的影响度=3.OO-0=3.00
“行驶距离”的影响度=-5.47
“车检剩余有效月数”的影响度4.56
“评分”的影响度=5.17
表1统计了所有因子的影响度。
表1
根据表1制作柱形图,如图1所示。
图1
从图1可知,“颜色”、 “AW”、 “LD”、 “行驶距离”、 “评分”、 “车检剩余有效月数”的影响度数值较大。比较各个因子的影响度绝对值,数值越大,对二手车价格的影响越强。当影响度是负数时(如行驶距离),是负因子,数值越大,目标变量的数值(如二手车价格)越小。
根据Excel回归分析的限制条件将回归自由度设为16
为了满足Excel回归分析的限制条件“回归自由度的最大上限是16”,分两次进行回归分析。从分析结果中抽取影响度较大的因子进行回归分析。这里从上节表1和表2中抽取影响度较大的因子,将回归自由度限制在16以内。
回归自由度是指回归分析时说明变量的个数,即从各项定性数据中分别删除一列项目之后的说明变量个数。
把项目数量控制在16个以内,抽取出具有较大影响度的因子是“LD”、“AW”、“空气囊”、“颜色”、“拍卖会地点”、“行驶距离”、“车检剩余有效月数”、。评分”等8个因子(表2)。
表2
从表2的各个项目中分别删除一列项目(表3)。
表3
接下来,用表3进行回归分析。操作步骤如下:
①从Exccl的菜单栏中,选择“工具”一“数据分析”。
②在弹出的“数据分析”对话框中,选择“回归”,单击“确定”(图2)。
图2
③在弹出的“回归分析”对话框中,点击“Y值输入范围”的文本框。选择“金额”这一列,包含项目名称。接着,点击“X值输入范围”的文本框,选择从“有LD”到“评分”的范围,包含项目名称。选择“标志”后,点击“确定”(图3)。
图3
回归分析结果,如表4所示。
表4
这节讲的什么是因子,内容比较多,因为此节课程和上节是相联系的,所以这节有引用上节的表,还有需要大家注意的是教程的图片有表和图的区分,不要让这点把大家弄混了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11