4. 第四步：做因子分析
调用因子分析函数，并得到因子载荷矩阵；从载荷矩阵可以看到，第一个因子和收入、有房家庭比例、复员军人比例及欧裔比例成正相关；第二个因子和非裔比例成正相关，反而和收入及有房比例等成负相关。
fa = FactorAnalyzer(2, rotation=”varimax”)fa.fit(LA_data_final_feat)# 输出载荷矩阵df_loading=pd.DataFrame(fa.loadings_,index=LA_data_final_feat.columns.tolist)df_loading
5. 第五步：计算因子得分
其中因子1得分越大表示：收入、有房家庭比例、复员军人比例及欧裔比例更高；因子2得分高表示：非裔人群比例更高。
综上，以上就是本文要介绍的全部内容。
因子分析在互联网数据分析场景下用到的比较少，主要原因就是很多人不知道怎么用？不知道用到哪里？希望看完文章的你能初步了解因子分析，能知道下面几个问题的答案（不记得就回头看上面的介绍分享哦）。
- 什么是因子分析？
- 因子分析可以解决什么问题？
- 因子分析的算法逻辑和分析流程是什么？
- Python代码如何实现？
作者：须臾即永恒；公众号：须臾即永恒；
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