PCA 主成分降维

当你需要把多张量表题、运营指标或文本衍生数值压缩成少数几个综合维度、做样本排序或二维散点对照时，把行是样本、列是数值指标的表格上传给本工具，并指定参与分析的列名，它会给出方差解释、载荷、每个样本的主成分得分与综合排名，方便你做综合评价、分组对比或后续建模。

内部基于线性主成分分析（PCA）：在可选的标准化前提下，按最大方差方向依次提取正交成分；默认给出前若干个成分的方差比、指标载荷、样本得分及第一/二成分的平面投影。

支持 .csv / .xlsx，单文件建议 ≤ 20MB；所选列须能转为数值，系统会按行删除任一为缺失的样本。不适合：指标间完全线性相关导致矩阵接近奇异、或有效样本极少的情形。本工具输出常用于下一步的聚类、相关与回归、量表结构复核，可在站内「样本聚类」「相关分析」或「量表信度」等工具中继续处理（以实际上线工具为准）。