我国入境旅游市场的主成分及聚类分析

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浅析我国入境旅游客源市场

浅析我国入境旅游客源市场班级姓名一、我国入境旅游客源市场现状与所有发展中国家一样，我国的旅游业是从入境旅游起步的。

1978年以来，在宏观改革开放政策引导和市场需求推动的双重作用下，我国旅游业经历了入境旅游率先快速发展国内和出境旅游先后迅速兴起的发展模式，即先入境、后国内、再出境的发展模式。

从海外客源特点分析，中国包括大陆部分、香港和澳门2个特别行政区及台湾地区。

在统计上，香港、澳门和台湾的客源及广大华侨也划归“海外客源”。

因此，中国海外客源市场可以分为两大部分，一部分是香港、澳门和台湾同胞及华侨，另一部分是外国人，包括已加入外国国籍的中国人。

港澳台同胞及侨胞一直是我国海外旅游客源市场的主力军。

入境的港澳台同胞及侨胞占我国海外入境人次总数比重一直维持在85%以上，与外国旅客相比占有绝对优势。

但从增长速度来看境外国人不仅占总入境人次的比重一直持续增长，而且其增长速度除1998年外均高于入境总人次和港澳台同胞及侨胞入境人次的增长速度。

这说明外国客源市场份额正呈现加速扩大态势。

再者，中国的海外入境旅游客源市场按客源地可以划分为亚洲、欧洲、美洲、大洋洲和非洲五大市场。

其总体格局是：亚洲和东太平洋区域市场为主体，欧洲和北美洲远程洲际市场为两翼。

其中，亚洲市场（不包括港澳台）是我国传统的主要海外客源市场。

2000年入境旅客人次数量首次超过600万，2001年接近700万，2002年达到864万，所占旅客总人次比重连续3年超过60%，不仅如此，亚洲市场2000～2002年均保持2位数的速度增长，在五大客源市场中几乎每年都是最快的。

因此，亚洲市场的重要地位是无可撼动的。

其次从海外客源国特点分析，改革开放至今，中国海外客源国市场格局发生了比较大的变化。

而最新数据表明，不同的地域文化，经济和交通等内在、外在的条件会无形的影响入境旅游的选择。

2012年2月韩国旅客入境达到62万人多，日本也有近60万人，美国和俄罗斯都是近30万人。

中国入境游客境内消费情况综合分析1

中国入境游客境内消费情况综合分析为科学准确地反映2011年我国入境旅游业发展的总体状况，国家旅游局组织实施了“入境游客花费情况抽样调查”。

调查的有关情况、数据及结果分析报告如下：一、入境游客抽样调查情况“入境游客花费情况抽样调查”是纳入《旅游统计调查制度》的国家调查项目。

调查工作于2011年3月至7月在全国139个城市的主要边境口岸、旅游住宿单位、长江游船和部分接待入境游客的旅行社进行。

在国家统计局、公安部、民航局等有关部门的配合下，经过各地旅游统计人员辛勤工作，按计划圆满地完成了现场调查、问卷审核、数据录入、资料汇总等工作。

问卷按6种语种(即中、英、法、日、朝、俄)印刷。

本次调查的计划样本量为43000人，其中：口岸调查过夜游客11400人、一日游游客3800人；各省（区、市）饭店调查27600人，长江游船调查200人。

另外，还对全国100家旅行社的1852个入境团队代收代付旅游费用的构成比例进行调查。

入境游客花费抽样调查的对象是到中国大陆境内旅游的外国人、香港同胞、澳门同胞和台湾同胞，调查内容主要包括：游客的主要特征、在境内的停留时间、在境内的旅游花费和构成、入境旅游的方式、在境内的行程和流向以及对旅游住宿单位的选择等。

二、抽样调查的基本结果（一）抽样人数的构成2011年入境游客抽样调查共回收有效调查问卷48934份，超过计划13.8%，其中口岸调查表16960份，占回收问卷的34.7%(其中：过夜游客13092份，占77.2%；一日游游客3868份，占22.8%)；旅游住宿单位（含游船）调查31974份，占65.4%。

2011年入境游客抽样调查人数占当年入境旅游人数的0.36‰，其中：外国人占当年入境外国人的 1.28‰；香港同胞占当年入境香港同胞的0.09‰；澳门同胞占当年入境澳门同胞的0.11‰；台湾同胞占当年入境台湾同胞的0.88‰。

具体情况如下：1.按客源地分在2011年抽样调查的48934名入境游客中：外国游客34594人，占70.7%；香港同胞7071人，占14.5%；澳门同胞2660人，占 5.4%；台湾同胞4609人，占9.4%。

主成分分析、聚类分析、因子分析的基本思想及优缺点

主成分分析：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分),用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90%以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的综合指标即为主成分。

求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知）。

（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计）注意事项：1. 由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；2. 对于度量单位或是取值范围在同量级的数据，可直接求协方差阵；对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，应考虑将数据标准化，再由协方差阵求主成分；3.主成分分析不要求数据来源于正态分布；4. 在选取初始变量进入分析时应该特别注意原始变量是否存在多重共线性的问题（最小特征根接近于零，说明存在多重共线性问题）。

优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。

其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。

再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。

缺点：当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。

命名清晰性低。

聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。

目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。

其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。

常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。

注意事项：1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。

主成分分析和聚类分析的比较

主成分分析和聚类分析的比较一、定义：1.主成分分析：PCA是一种数学方法，通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系上，使得投影的数据在新的坐标系下具有最大的方差，从而达到降维和提取数据特征的目的。

2.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，通过对样本集合中的数据进行分类，使得同一类别的数据尽量相似，不同类别的数据尽量不相似。

二、目的：1.主成分分析：PCA的主要目的是降低数据的维度，同时保留尽可能多的数据信息。

通过确定主成分，可以选择保留最重要的几个主成分，达到降维的目的，同时避免信息损失。

2.聚类分析：聚类分析的主要目的是发现数据的内在结构和相似性，将数据分成若干个互不交叠的群组，使得同一群组的数据相似度较高，不同群组的数据相似度较低。

三、步骤：1.主成分分析：-对数据进行标准化处理。

-计算数据样本的协方差矩阵。

-对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。

-选择主成分并确定保留的主成分数目。

-根据主成分和原始数据计算得到新的数据集，即降维后的数据集。

2.聚类分析：- 选择合适的聚类算法（如K-means、层次聚类等）。

-初始化聚类中心。

-计算每个样本与聚类中心的距离。

-将样本分配到最近的聚类中心。

-更新聚类中心，重复上述步骤直到满足终止条件。

四、应用领域：1.主成分分析：-数据降维与特征提取：对于高维数据，可以通过PCA将数据降低到较低的维度，并保留主要特征信息。

-数据可视化：通过PCA将高维数据投影到二维或三维空间中，方便数据的可视化展示。

-噪声滤除：PCA可以去除数据中的噪声信息，保留主要特征。

2.聚类分析：-客户细分：在市场营销中，可以通过聚类分析将客户分为不同的群组，根据每个群组的特征制定相应的营销策略。

-图像分割：在图像处理中，可以利用聚类分析对图像进行分割，将图像中的不同物体分别提取出来。

-社交网络分析：通过对社交网络用户之间的关系进行聚类分析，可以发现群组内的用户行为模式和用户兴趣。

主成分分析聚类分析比较

主成分分析聚类分析比较
聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据划分为不同组（即簇）
的方法。

它通过根据数据之间的相似性度量来识别相似的数据点，并将它
们分配到同一个簇中。

聚类分析可以帮助我们在没有预先定义类别的情况下，发现数据中的特定模式和群集。

它在无监督学习中常用于探索性数据
分析和市场细分等领域。

然而，主成分分析和聚类分析也有一些明显的区别。

首先，在目标上，主成分分析旨在将原始数据映射到一个低维空间，以便更好地理解数据的
结构。

而聚类分析旨在将数据分成不同的组或簇，以便更好地识别数据中
的模式。

其次，在技术上，主成分分析使用线性变换和协方差矩阵来找到
数据中的主成分，而聚类分析使用不同的相似性度量方法（如欧氏距离、
余弦相似度等）来识别簇。

由于主成分分析和聚类分析的应用领域和基本原理不同，因此在具体
问题中选择使用哪种方法取决于数据的性质和分析的目的。

例如，如果我
们想要降低数据的维度以便更好的可视化，或者减少计算复杂性以便更容
易进行后续分析，那么主成分分析是一个不错的选择。

另一方面，如果我
们对数据中的模式和群集感兴趣，并希望找出数据中的隐藏结构，那么聚
类分析是更合适的选择。

综上所述，虽然主成分分析和聚类分析在目标和技术上存在一些差异，但它们都是有助于揭示数据的潜在结构和模式的无监督学习方法。

在数据
分析中，我们可以根据具体的需求选择适当的方法，以便更好地理解和利
用数据。

中国入境旅游统计数据分析月

中国入境旅游统计数据分析月近年来，中国的旅游业蓬勃发展，吸引了越来越多的国际游客。

为了更好地了解中国的入境旅游发展情况，统计数据的分析变得尤为重要。

本文将对中国入境旅游统计数据进行分析，以揭示其中的趋势和变化。

首先，我们来看一下中国入境旅游的整体情况。

根据最新的统计数据，2019年中国共接待了近1.5亿的国际游客，同比增长了4.5%。

这一数据显示出中国在国际旅游市场上的竞争力逐渐提升。

同时，中国也在逐步改善旅游服务质量，为游客提供更好的旅游体验，从而吸引更多的国际游客。

在中国入境旅游的目的地分布上，大部分游客选择前往中国的主要旅游城市，如北京、上海、广州等。

这些城市拥有丰富的历史和文化遗产，以及现代化的城市设施。

此外，一些自然景点，如张家界、九寨沟等也吸引了大量的国际游客。

然而，在近年来的数据中，我们也可以观察到中国中西部地区的旅游业发展迅猛，越来越多的游客选择前往这些地区的独特景点和体验。

这反映出中国的旅游资源正在逐步向全国范围内扩散开来。

除了目的地的选择，中国入境旅游的国家来源也是一个重要的指标。

据统计数据显示，亚洲国家一直是中国入境游客的主要来源，其中最主要的来源国是韩国、日本和泰国等。

这些国家与中国的地理位置接近，交通便利，因此游客数量较多。

此外，近年来，中国与一些发展中国家的旅游合作也取得了显著进展，比如中非旅游合作成为中国入境旅游新的增长点。

在旅游消费上，中国入境旅游呈现出多样化和提升的趋势。

例如，越来越多的游客倾向于选择高品质的住宿和餐饮服务，以及个性化的旅游体验。

这也对中国的旅游业提出了更高的要求，要提供更多元化、个性化的产品和服务。

最后，值得注意的是，中国入境旅游受到了一些因素的影响。

例如，全球经济形势的不稳定性和政治环境的变动都可能对入境旅游产生一定的影响。

此外，突发的公共卫生事件，如COVID-19疫情，也对入境旅游造成了重大冲击。

因此，中国的旅游业需要灵活应对各种挑战，加强危机管理能力，以确保旅游业的可持续发展。

基于因子-聚类分析的我国各地区国际旅游发展现状评价

基于因子-聚类分析的我国各地区国际旅游发展现状评价引言国际旅游是指人们跨越国界进行的旅行活动，包括出境旅游和入境旅游。

我国自改革开放以来，国际旅游业发展迅速，成为经济发展的重要支柱产业。

由于我国地域广阔，各地区的旅游资源、旅游文化和旅游发展水平存在较大差异，因此对各地区国际旅游发展现状进行评价和分析，可以帮助政府和企业更好地制定发展策略和规划，促进旅游业的健康可持续发展。

本文将采用因子-聚类分析的方法，对我国各地区国际旅游发展现状进行评价，旨在为各地区的国际旅游发展提供参考和建议。

一、因子分析—提取国际旅游发展指标在对我国各地区的国际旅游发展现状进行评价时，需要选取合适的评价指标。

国际旅游发展的评价指标包括但不限于国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施和服务水平等。

为了进一步明确评价指标，我们采用因子分析的方法，从众多指标中选取出具有代表性和权重较大的几个指标。

我们收集了我国各地区的国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施和服务水平等15个指标，然后利用SPSS软件进行因子分析。

在因子分析的结果中，我们选取了累积方差贡献率大于70%的因子作为代表性指标。

最终，我们确定了国际旅游发展的四个主要因子：国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施水平和服务水平。

二、聚类分析—划分国际旅游发展类型基于因子分析提取的主要指标，我们进一步采用聚类分析的方法，将我国各地区的国际旅游发展水平进行分类。

聚类分析通过计算不同样本之间的距离，将样本划分成若干个类别，每个类别内部的样本相似度较高，类别之间的样本相似度较低。

为了进行聚类分析，我们先对选取的四个主要因子进行标准化处理，然后利用K均值聚类算法对各地区进行聚类。

经过聚类分析，我们最终将我国各地区的国际旅游发展水平分为三类：发达地区、中等地区和欠发达地区。

发达地区包括北京、上海、广东等地，国际旅游人数和收入较高，旅游设施和服务水平较好；中等地区包括湖南、四川、浙江等地，国际旅游发展处于中等水平；欠发达地区包括西藏、青海、贵州等地，国际旅游发展水平较低。

《京津冀入境旅游消费结构动态差异分析及优化对策研究》范文

《京津冀入境旅游消费结构动态差异分析及优化对策研究》篇一一、引言京津冀地区作为我国经济发展的重要引擎之一，其入境旅游消费结构的动态差异研究具有重要的现实意义。

本文旨在深入分析京津冀三地入境旅游消费结构的动态变化，探讨其背后的原因，并提出相应的优化对策，以期为京津冀地区旅游业的发展提供参考。

二、京津冀入境旅游消费结构现状1. 消费结构概述京津冀地区的入境旅游消费结构主要包括交通、住宿、餐饮、购物、娱乐等几个方面。

近年来，随着旅游业的发展，各地区的消费结构也呈现出一定的动态变化。

2. 动态变化特点通过数据比对和分析，我们发现，北京在高端旅游产品和服务上的消费比例较高，而河北和天津在基础旅游消费上占有较大比重。

此外，随着互联网的普及，线上消费在三地旅游消费中的比重也在逐年上升。

三、京津冀入境旅游消费结构动态差异分析1. 地区差异由于经济发展水平、旅游资源丰富程度以及政策支持力度等因素的影响，京津冀三地在入境旅游消费结构上存在明显差异。

北京作为首都，其高端旅游市场较为发达；而河北和天津则更注重基础旅游市场的开发。

2. 消费群体差异不同地区的游客消费习惯和需求也存在差异。

例如，北京吸引的游客多以高端商务人士和外国游客为主，其消费结构更偏向于高端化；而河北和天津则更吸引以休闲度假为主的游客，其消费结构更注重性价比。

四、影响京津冀入境旅游消费结构的因素1. 经济发展水平经济发展水平是影响旅游消费结构的重要因素。

北京作为全国的经济中心，其经济发展水平较高，推动了高端旅游市场的发展。

2. 旅游资源与政策支持丰富的旅游资源和政策支持也是影响旅游消费结构的重要因素。

如河北省的自然风光和历史文化资源丰富，为该地区的旅游业发展提供了有力支持。

五、优化对策1. 区域协同发展加强京津冀三地在旅游业方面的协同发展，实现资源共享、优势互补。

通过合作开发旅游产品、共同营销等方式，提升区域整体竞争力。

2. 细分市场开发针对不同地区和不同消费群体的需求，开发具有针对性的旅游产品和服务。

入境旅游分析报告

入境旅游分析报告1. 概述本报告旨在对入境旅游进行全面的分析，包括入境旅游的趋势、主要动因、游客类型以及对目的地经济和社会的影响等方面进行深入研究和分析。

通过对入境旅游的深入了解，可以为旅游目的地的发展战略和政策制定提供基础参考。

2. 入境旅游趋势分析2.1 入境旅游人数趋势近年来，入境旅游人数呈现稳步增长的趋势。

根据相关数据显示，入境旅游人数在过去五年间年均增长率约为8%。

逐年增长的入境旅游人数对目的地国家的旅游业发展起到了积极的推动作用。

2.2 入境旅游支出趋势随着入境旅游人数的增加，入境旅游支出也呈现明显增长的趋势。

通过分析数据可以发现，入境旅游支出年均增长率较高，特别是在高收入游客群体中。

这些支出直接为目的地国家的经济发展做出了贡献。

3. 入境旅游的主要动因分析3.1 文化与历史吸引力目的地国家独特的文化和悠久的历史是吸引游客入境旅游的主要动因之一。

许多游客希望亲身体验不同国家或地区的文化遗产，并了解当地的历史传承。

3.2 自然环境和生态景观入境旅游的另一个主要动因是目的地国家的自然环境和丰富的生态景观。

许多游客热衷于探索大自然的奇观，如壮丽的山脉、湖泊、河流、海洋以及具有世界级保护价值的自然保护区。

3.3 新兴旅游活动与体验随着社会的不断发展，新兴旅游活动和体验成为越来越多游客选择入境旅游的原因。

例如，冒险旅游、时尚购物、美食文化体验等活动吸引了一大批寻求创新和兴奋的游客。

4. 入境旅游的游客类型分析4.1 自由行游客自由行游客是入境旅游的主要游客类型之一。

他们通过个人计划和安排，自由选择旅游目的地、行程和住宿等各种旅游服务。

自由行游客通常更加独立和灵活，追求个性化的旅行体验。

4.2 跟团游游客跟团游游客是通过购买旅行社提供的旅游套餐而参与入境旅游的游客类型。

跟团游游客通常相对依赖旅行社安排的行程和服务，更加注重旅游的便利性和安全性。

5. 入境旅游对目的地经济和社会的影响5.1 经济影响入境旅游对目的地国家的经济发展起到了积极的推动作用。

2023年我国入境旅游市场分析及发展对策

我国入境旅游市场分析及发展对策通过聚类分析法，利用spss软件分析了我国入境旅游客源市场近年的分布状况；利用波士顿矩阵法，建立了我国入境旅游客源市场及客流市场的竞争态模型，并深化分析了各市场在入境旅游竞争中所处的地位与态势，为我国入境旅游业的进展战略的制定和市场开拓提出了政策建议。

入境旅游是我国旅游业“三大市场”中开发最早、进展最快的市场，2022年中国入境旅游接待人数达1.09亿人次，是1978年71.60万人次的60倍，其中接待入境旅游过夜人数4176万人次，估计超过意大利跃居世界第四位；旅游外汇收入达257.39亿美元，是1978年6.17亿美元的98倍，估计超过德国和英国跃居世界第五位。

但作为旅游资源极为丰富的旅游业大国，其进展潜力的深度还远未挖掘出来。

所以，我们有必要加强对入境旅游的客源市场和客流市场的特征进行分析，并有针对性地讨论进展对策。

在我国入境旅游市场中，港澳台市场占据肯定地位(2022年占到我国入境市场的84%以上)，这一市场的稳定性支撑着我国入境旅游业的进展，它们不仅为我国直接供应入境客源，而且还是其他国际客源的中转站，间接地为我国供应入境客源，因而港澳台市场在我国入境市场中的肯定地位不行动摇。

但另一方面在稳定港澳台市场的前提下，提高外国人市场在我国入境旅游市场中的比率，从而提高我国入境旅游市场多元化程度和提高人均外汇收入应是我国入境旅游市场营销的努力方向。

故本文只对我国入境旅游市场中的外国人市场进行分析。

依据数据的可获得性和客源国在我国国际旅游市场中的重要性，本文共选择20个国家作为分析对象。

这20个国家虽然没有构成我国的全部外国人旅游客源市场，但在整个外国人客源市场中所占有的比例在2022年已经达到了93%。

1、我国入境旅游市场聚类分析聚类分析又称为群分析，是一种当代分类学与统计分析相结合的新兴的多元统计分析方法，它将分类对象置于一个多维空间，根据它们空间关系的亲疏程度进行分类，也即依据事物彼此不同的属性进行辨认，将具有相像属性的事物聚为一类，使得同一类事物具有高度的相像性。

基于主成分分析和聚类分析的旅游上市公司综合评价

长率Ｘ、存货周转率Ｘ５４、总资产周转率Ｘ６、现金流量比率
二、旅游上市公司财务指标的实证分析根据上述指标体系和分析方法，利用从国泰安中提取的旅
Ｘ７每股现金净流量Ｘ８流动比率Ｘ、动比率ＸＩ、合杠游上市公司２１度财务报表数据，、、９速Ｏ综００年对旅游类的１上市公６家杠Ｘｌ、每股收益Ｘ１、股净资产Ｘ１１２每３共十三个指标，从盈利司的财务状况进行实证分析。所得原始数据真实客观地记录了
分析，找并设计了一个具有较少变量信息的综合指标来综合差影响很小，寻我们认为可以不予考虑，则取前ｍ个成分作为主各方面的信息，为投资者提高投资收益，降低风险损失提供可成份。靠的参考标准。
一ห้องสมุดไป่ตู้
聚类分析能够将一批变量数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，同类间不
旅游上市公司是我国旅游产业的“ 头 ”近年来社会经济总方差在各成份上重新分配的结果。由于方差是有单位的，龙，所
的繁荣使得作为旅游产龙头 ” 的旅游上市公司有了长足的以在求解主成份过程中首先要对每个参与分析的变量进行均发展，其产业地位也不断提升。优秀旅游企业进入股票市场，在值为０标准差为１的标准化。２主成份的选取。，（）主成份个数的给股票市场注入了活力，也为投资者带来了新的更多的投资机判定方法有两种：一是取所有特征值大于１的成份作为主成

对入境旅游消费结构状况的分析与思考

国际经济合作 !""# 年第 $ 期
际经济运行接轨的步伐，促进了国内经济与社会的发展，也促进了入境旅游消费的发展进程。
旅游者消费结构反映出，入境过夜旅游者在我国旅游消费层次较低，消费结构不合理，具体表现在：
’($) 年至 ’()) 年的十年间，中国入境过夜旅游者人数从 $’*+ 万人次发展到 ’!,+*’ 万人次，增长了 ’+*!+ 倍；国际旅游外汇收入由 !*+, 亿美元增加到 !!*#$ 亿美元，增长了 $*-# 倍。!""’ 年，中国入境过夜旅游者人数发展到 ,’,+*+$ 万
人次，国际旅游外汇收入增加到分别比 ’()) 年增长 .$$*(! 亿美元，了 ’*-# 倍和 +*(! 倍。从中可以看出，随着中国改革开放的深入，入境旅游市场的发展出现了前所未有的变化，旅游消费已成为我国的消费热点和新的经济增长点。二、入境过夜旅游者旅游消费结构的现状比较与变化规律入境过夜旅游者人均旅游消费中，吃、住、行、游、购、娱六方面消费结构比为 )*,/’#*+/,"*(/,*+/!!*-/ “行” 方面的费用最高， +*+。消耗在占 ,"*(0 ， “ 购” 方面的消费次之，占消耗在 “游” 方面的费用最 !!*-0 ，少，为 ,*+0 。其中基本旅游消费支出高达 +$0 ，而非基本旅游消费支出仅占消费总额的 ,!*(0 。从总体来看， !""’ 年入境过夜
富的文化旅游产品份额直线上升；三是度假旅游逐步兴起并走向成熟。我国历史悠久，民族众多，文物古迹、历史名胜各具特色，体现着光辉灿烂的民族文化。而且我国的科技、教育、文化发展很有基础，工农业部门完整、产品丰富，形成具有独特优势的景观。努力开发度假旅游产品，这是对观光旅游的发展和提高。学术界普遍认为，度假旅游的兴起是旅游业走向成熟的重要标志。各地可多建设自然风光好，同时又具有文化气氛的度假区，开展以休闲为主的高层次文化娱乐活动。另外，我国许多地区有秀丽的森林，奇特的山水，珍稀的动植物，可形成徒步、自行车越野、观鸟、狩猎、漂流、动植物研究、森林探险等系列生态旅游产品。中国还有丰富的雪资源、湿地、草地、农业生态等，它们都有发展旅游业的广阔前景。应当进一步挖掘开拓所有体现民族特色、地方特色、丰富文化内涵的人文景观，建设更多的博物馆、文化馆、民俗文化展馆、艺术剧场、俱乐部等场所，不断提升旅游产品的文化含量、科技含量、娱乐含量，营造旅游历程中的文化氛围，构筑文化意境。旅游消费结构由不合理状态向合理状态的不断逼近是一个动态发展的过程。我们应该依据合理消费结构的主要指标，正确分析当前旅游消费结构的现状，并在此基础上有步骤地调整旅游产品结构，努力提高旅游产品的质量。

中国入境外国游客旅游行为研究

中国入境外国游客旅游行为研究一、本文概述《中国入境外国游客旅游行为研究》旨在深入探讨外国游客在中国的旅游行为模式、动机、偏好及其影响因素，从而为中国旅游业的持续发展提供有针对性的策略建议。

随着全球化的推进和中国旅游市场的开放，入境旅游已成为中国旅游业的重要组成部分。

然而，外国游客的旅游行为与中国本土游客存在显著差异，因此，对他们的行为进行深入研究，对于提升中国旅游服务质量和市场竞争力具有重要意义。

本文首先将对入境外国游客的旅游行为进行总体描述，包括他们的旅游目的地选择、旅游方式、旅游消费等方面的特点。

随后，通过数据分析、问卷调查等实证研究方法，深入探讨影响入境外国游客旅游行为的主要因素，如文化差异、旅游动机、旅游信息获取渠道等。

在此基础上，本文还将分析入境外国游客对中国旅游业的贡献及存在的问题，并提出相应的策略建议。

通过本文的研究，我们期望能够为旅游企业和政府部门提供有益的参考，推动中国入境旅游市场的健康发展，进一步提升中国旅游业的国际竞争力。

二、文献综述随着全球化的推进和中国经济的持续快速增长，中国已成为全球旅游市场的重要目的地之一。

外国游客的旅游行为研究，对于理解他们的旅游动机、偏好、消费习惯等具有重要意义，对于我国旅游业的发展和国际化战略的实施也具有不可忽视的指导作用。

在已有的研究中，外国游客的旅游行为主要集中在旅游动机、旅游目的地选择、旅游消费、旅游满意度等方面。

在旅游动机方面，多数研究表明，外国游客的主要动机包括文化体验、历史遗迹参观、自然风光欣赏等。

在旅游目的地选择方面，中国的历史文化名城、自然风光名胜以及独特的民族风情成为吸引外国游客的重要因素。

在旅游消费方面，外国游客的消费习惯和消费水平因国别、文化背景、旅游目的等因素的不同而存在差异。

在旅游满意度方面，多数研究认为，服务质量、旅游设施、旅游环境等因素是影响外国游客满意度的重要因素。

一些研究还关注了外国游客的旅游行为变化。

随着旅游市场的不断发展和旅游产品的日益丰富，外国游客的旅游行为也在发生变化。

主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用

主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用一、本文概述在数据分析与统计学的广阔领域中，主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和聚类分析（CA）是三种重要的数据分析工具。

它们各自具有独特的功能和应用领域，对数据的理解和解释提供了不同的视角。

本文将对这三种分析方法进行详细的比较，并探讨它们在各种实际场景中的应用。

我们将对每种分析方法进行简要的介绍，包括其基本原理、数学模型以及主要的应用场景。

然后，我们将详细比较这三种分析方法在数据降维、变量解释以及数据分类等方面的优势和劣势。

主成分分析（PCA）是一种常见的数据降维技术，通过找出数据中的主要变量（即主成分），可以在保留数据大部分信息的同时降低数据的维度。

因子分析（FA）则是一种通过寻找潜在因子来解释数据变量之间关系的方法，它在心理学、社会学等领域有着广泛的应用。

聚类分析（CA）则是一种无监督学习方法，通过将数据点划分为不同的类别，揭示数据的内在结构和分布。

接下来，我们将通过几个具体的案例，展示这三种分析方法在实际问题中的应用。

这些案例将涵盖不同的领域，如社会科学、生物医学、商业分析等，以展示这些方法的多样性和实用性。

我们将对全文进行总结，并提出未来研究方向。

通过本文的比较和应用研究，我们希望能为读者提供一个全面、深入的理解这三种重要数据分析方法的视角，同时也为实际问题的解决提供一些有益的启示。

二、主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据分析方法，它旨在通过正交变换将原始数据转换为一组线性不相关的变量，即主成分。

这些主成分按照方差大小进行排序，第一个主成分具有最大的方差，后续主成分方差依次递减。

通过这种方式，PCA可以在保持数据主要特征的同时降低数据的维度，简化数据结构，便于进一步的分析和可视化。

PCA的核心思想是数据降维，它通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来实现。

特征值代表了各个主成分的方差大小，而特征向量则构成了转换矩阵，用于将原始数据转换为主成分。

主成分分析和聚类分析

主成分分析和聚类分析1.主成分分析（PCA）主成分分析是一种无监督学习方法，用于刻画数据集中的主要模式。

其基本思想是将高维数据转化为低维空间中的一组新变量，这些新变量被称为主成分。

主成分是原始数据按照方差大小依次降序排列的线性组合，其中第一主成分方差最大，第二主成分方差次之，以此类推。

通过对数据集的主成分进行分析，我们可以发现数据中的主要结构和关联，实现数据降维和可视化。

-标准化数据：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的平均值为0，方差为1-计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。

-计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值。

-选择主成分：根据特征值的大小，选择前几个特征向量作为主成分。

-数据投影：将原始数据投影到主成分上，得到降维后的数据。

-数据可视化：通过主成分分析，可以将高维数据降维到二维或三维空间中，便于进行可视化展示。

-数据预处理：主成分分析可以用于去除数据中的冗余信息和噪声，提取数据中的主要结构。

-特征提取：主成分分析可以用于提取具有代表性的特征，用于后续的数据建模和分析。

-降低数据维度，去除冗余信息。

-可以发现数据的主要结构和关联。

-不受异常值的影响。

-主成分是基于方差最大化的，可能忽略其他重要信息。

-主成分的解释性较差。

2.聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本按照相似性进行分类。

聚类分析的目标是将数据集中的样本划分为不同的组别，每个组别内部的样本相似度高，不同组别之间的样本相似度低。

聚类分析的步骤如下：- 选择合适的聚类算法：根据数据的性质和目标，选择合适的聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。

-确定聚类数量：对于一些聚类算法，需要事先确定聚类的数量。

-计算相似度/距离：根据选择的聚类算法，计算样本之间的相似度或距离。

-执行聚类算法：将样本按照相似性进行聚类。

-评估聚类结果：对聚类结果进行评估，可以使用内部评估指标或外部评估指标。

我国入境旅游市场的主成分及聚类分析

我国入境旅游市场的主成分及聚类分析作者：郝梦瑶来源：《旅游纵览·行业版》 2017年第4期作者简介：郝梦瑶（1993—），女，山西太原人，天津外国语大学研究生在读，研究方向：管理科学与工程专业，市场组织与运营。

本文分析了2015年1—12月我国的入境旅游游客人数，对客源国的旅游动机行为模式进行了研究，介绍了主成分分析法和系统聚类分析法。

根据主成分分析法选取了方差贡献率在98%以上的四个主要指标作为主成分，接着运用系统聚类法对30个客源国进行了聚类分析，得到了八个入境客源国的分类，根据不同类别对其提出了不同的旅游市场战略改进措施。

希望对于我国入境旅游市场的完善和我国旅游行业旅游产品服务质量的提升具有一定的参考意义。

引言随着近年来国家政策和产业经济的推动，旅游产业作为第三产业的带动产业之一，呈现出了高速的发展趋势。

入境旅游、出境旅游和国内旅游构成了我国旅游业开展的主要形式，据中国旅游研究院统计，2015年我国旅游业发展较快。

国内旅游市场持续高速增长，入境旅游市场企稳回升，出境旅游市场增速放缓。

其中，入境旅游人数1.34亿人次，出境旅游人数达到1.17亿人次，分别比上年增长4.1%和9.0%。

全年全国旅游业对GDP的直接贡献为3.32万亿元，占GDP总量比重为4.9%。

旅游业的快速发展，导致大批量的国外游客基于各式各样的动机来华，因此，研究外国游客来华的旅游动机对于我国入境旅游市场的完善与拓展，对于我国旅游行业提升旅游产品和服务质量都具有重要的意义。

本文基于SPSS软件利用主成分分析和聚类分析的方法对入境旅游客源国的旅游动机进行了分析，先采用主成分分析的方法对于2015年入境我国的30个主要客源国的入境旅游动机进行了分析，选取了方差贡献率在98%以上的四个主要指标作为主成分，接着运用系统聚类法对30个客源国进行聚类分析，根据不同类别对其提出了不同的旅游市场战略改进措施。

一、方法简要介绍主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。

入境旅游市场分析报告

入境旅游市场分析报告1.引言1.1 概述概述部分：入境旅游市场是指外国游客前往其他国家或地区旅游观光、度假、商务等活动的市场。

随着全球化的不断加深，入境旅游市场的规模和影响力不断扩大，成为全球旅游业中不可或缺的重要组成部分。

本报告旨在对当前入境旅游市场进行全面分析，揭示其发展趋势、竞争格局，提出有针对性的建议，为相关行业提供决策参考。

通过本报告的研究分析，将有助于更好地把握入境旅游市场的动态变化，推动旅游业持续健康发展。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括对整篇文章的组织和内容安排进行介绍，如引言、正文和结论部分的主要内容和逻辑安排。

同时也可以说明每个部分所涉及的具体内容和分析方法，以及各部分之间的逻辑关系和衔接点。

1.3 目的:本报告旨在对入境旅游市场进行深入分析，通过对市场概况、发展趋势和竞争分析的研究，了解入境旅游市场的现状和未来发展方向。

同时，通过对市场主要发现的总结，提出针对市场的建议和展望，以期为相关企业和政府部门提供有益参考，促进入境旅游市场的健康发展。

1.4 总结:本文通过对入境旅游市场的概况、发展趋势和竞争分析进行了深入研究和分析。

我们发现，随着全球经济的持续增长和人们对旅游需求的增加，入境旅游市场呈现出持续增长的趋势。

同时，市场竞争也日趋激烈，各个国家和地区都在积极推动旅游业的发展。

在这一背景下，我们提出了一些建议，包括加强市场监管、提升旅游服务质量、加强国际合作等方面。

我们相信，通过这些举措，可以进一步推动入境旅游市场的健康发展，为全球旅游业的发展注入新的活力。

总的来说，入境旅游市场具有广阔的发展前景，但也面临着一些挑战和问题。

希望本报告的分析和建议能够为相关部门和企业提供参考，进一步促进入境旅游市场的可持续发展。

2.正文2.1 入境旅游市场概况入境旅游市场是指来自国外的游客前往其他国家或地区旅游观光的市场。

随着全球化进程的不断加深，入境旅游市场在过去几年呈现出稳步增长的态势。

我国入境旅游市场旅游商品购买特征研究及需求分析

我国入境旅游市场旅游商品购买特征研究及需求分析随着中国经济的持续发展和人民生活水平的提高，出境旅游成为越来越多中国人的选择。

根据中国国家旅游局的数据显示，每年有数以亿计的中国游客出境旅游，而入境旅游市场也随之迅速发展，吸引了越来越多的外国游客来中国旅游。

以大城市如北京、上海和广州为中心的中国入境旅游市场已经越来越成熟，对于旅游商品的需求也在不断增长。

在这样的市场情况下，了解中国入境旅游市场旅游商品购买特征及需求是非常重要的。

本文将从消费者的购买特征、消费习惯和需求等方面展开研究分析，以期对中国入境旅游市场有所了解。

一、购买特征1. 价格敏感对于中国游客来说，价格通常是一个影响其购买行为的关键因素。

虽然入境旅游本身就不是低廉的，但是对于旅游商品的价格仍然是中国游客非常关注的。

对于入境旅游市场的旅游商品来说，合理的价格定位非常关键。

2. 便利性另一个影响中国游客购买旅游商品的因素是其便利性。

中国消费者通常会选择更加便利的产品，包括购买渠道便利、支付方式便利等。

在入境旅游市场上销售的旅游商品需要提供便捷的购买渠道和支付方式，满足中国游客的需求。

3. 个性化定制随着中国消费者对于个性化的追求，定制化旅游商品也越来越受到欢迎。

中国游客希望能够根据自己的喜好和需求进行选择和定制，对于入境旅游市场的旅游商品来说，提供个性化定制服务将会更受欢迎。

二、消费习惯1. 偏好购物中国游客在出境旅游时通常会有着明显的购物倾向，而这一偏好在入境旅游市场上同样存在。

许多中国游客在外国旅行时会选择购买当地的特色商品，因此对于入境旅游市场的旅游商品来说，必须重视本地特色和文化，提供符合中国游客购物需求的商品。

2. 重视文化体验除了购物之外，中国游客在入境旅游市场上同样重视文化体验。

他们希望通过旅游商品获取更多关于当地文化和历史的信息，因此对于入境旅游市场的旅游商品来说，提供丰富的文化体验将会更受欢迎。

3. 信誉和口碑中国游客通常会非常重视商家的信誉和口碑，这也会影响他们对于旅游商品的购买决策。

入境旅游客源地概况

入境旅游客源地概况入境旅游客源地概况随着全球交通和旅游业的发展，越来越多的人选择出国旅游，各个国家和地区也在积极拓展旅游市场。

在这一过程中，了解入境旅游客源地的概况非常重要，可以帮助旅游业者制定更切合实际的营销策略，提高旅游收入和质量。

本文将对入境旅游客源地的概况进行分析。

1. 亚洲亚洲是世界上最大的大陆之一，也是出境旅游人数最多的地区之一。

根据数据显示，亚洲地区的人口数量占世界总人口的60%以上，因此，亚洲客源地在全球旅游市场的地位也是不可忽视的。

中国是亚洲地区最大的入境游客源地，近年来出境旅游人数不断攀升，已经成为世界上第一个出境旅游人数超过1亿的国家。

同时，韩国、日本、新加坡、马来西亚也是亚洲地区承接入境旅游客源地的热门国家。

这些国家地理位置优越，文化特色鲜明，旅游基础设施完善，吸引了众多国际游客前来旅游观光。

2. 欧洲欧洲是世界上最古老、最具有历史文化底蕴的地区之一，也是世界上最受欢迎的旅游目的地之一。

欧洲历史文化遗产、美食、艺术、自然景观等元素吸引了众多国际游客的关注。

法国、德国、西班牙、英国等欧洲国家成为了入境旅游客源地的热门国家。

这些国家的旅游资源丰富、旅游基础设施完善、旅游产业链条发达，吸引了大批的国际游客前来旅游。

3. 美洲美洲地区包括北美、中美和南美三个部分，其中北美的旅游业发达，受到了全球旅游从业者和游客的青睐。

美国、加拿大、墨西哥等国家也是入境旅游客源地。

美洲地区的景点资源丰富多彩，包括自然风光、文化遗产、历史和文化名胜等。

同时，美洲地区的旅游基础设施完善，安全环境良好，吸引了大批的国际游客。

4. 大洋洲大洋洲地区是一个环境优美、气候宜人的地区，拥有着世界上最美丽的海岸线和珊瑚礁，在游客心目中拥有着“梦幻度假胜地”的美誉。

澳大利亚、新西兰是大洋洲地区的主要入境旅游客源地。

澳大利亚和新西兰的自然景观和文化建筑都非常具有吸引力。

同时，这两个国家的旅游基础设施也非常完善，包括酒店、旅游线路、机场等，因此吸引了众多游客的关注。

主成分分析、聚类分析、因子分析的基本思想及优缺点

主成分分析：运用降维（线性变换)的思惟,在损掉很少信息的前提下把多个指标转化为几个分解指标（主成分),用分解指标来解释多变量的方差- 协方差构造,即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相干,使得主成分比原始变量具有某些更优胜的机能（主成分必须保存原始变量90%以上的信息）,从而达到简化体系构造,抓住问题本质的目标分解指标即为主成分.求解主成分的办法：从协方差阵动身（协方差阵已知）,从相干阵动身（相干阵R已知）.（现实研讨中,总体协方差阵与相干阵是未知的,必须经由过程样本数据来估量）留意事项：1. 由协方差阵动身与由相干阵动身求解主成分所得成果不一致时,要恰当的拔取某一种办法;2. 对于器量单位或是取值规模在同量级的数据,可直接求协方差阵;对于器量单位不合的指标或是取值规模彼此差别异常大的指标,应斟酌将数据尺度化,再由协方差阵求主成分;3.主成分分析不请求数据起源于正态散布;4. 在拔取初始变量进入分析时应当特别留意原始变量是否消失多重共线性的问题（最小特点根接近于零,解释消失多重共线性问题）.长处：起首它运用降维技巧用少数几个分解变量来代替原始多个变量,这些分解变量分散了原始变量的大部分信息.其次它经由过程盘算分解主成分函数得分,对客不雅经济现象进行科学评价.再次它在运用上着重于信息进献影响力分解评价.缺陷：当主成分的因子负荷的符号有正有负时,分解评价函数意义就不明白.定名清楚性低.聚类分析：将个别（样品）或者对象（变量）按类似程度（距离远近）划分类别,使得统一类中的元素之间的类似性比其他类的元素的类似性更强.目标在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化..其重要根据是聚到统一个数据分散的样本应当彼此类似,而属于不合组的样本应当足够不类似.经常运用聚类办法：体系聚类法,K-均值法,隐约聚类法,有序样品的聚类,分化法,参加法.留意事项：1. 体系聚类法可对变量或者记载进行分类,K-均值法只能对记载进行分类;2. K-均值法请求分析人员事先知道样品分为若干类;3. 对变量的多元正态性,方差齐性等请求较高.运用范畴：细分市场,花费行动划分,设计抽样计划等长处：聚类分析模子的长处就是直不雅,结论情势简明.缺陷：在样本量较大时,要获得聚类结论有必定艰苦.因为类似系数是根据被试的反应来树立反应被试间内涵接洽的指标,而实践中有时尽管从被试反应所得出的数据中发明他们之间有慎密的关系,但事物之间却无任何内涵接洽,此时,假如根据距离或类似系数得出聚类分析的成果,显然是不恰当的,但是,聚类分析模子本身却无法辨认这类错误.因子分析：运用降维的思惟,由研讨原始变量相干矩阵内部的依附关系动身,把一些具有错综庞杂关系的变量归结为少数几个分解因子.（因子分析是主成分的推广,相对于主成分分析,更偏向于描写原始变量之间的相干关系）,就是研讨若何故起码的信息丧掉,将浩瀚原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及若何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析办法.求解因子载荷的办法：主成分法,主轴因子法,极大似然法,最小二乘法,a因子提取法.留意事项：5. 因子分析中各个公共因子之间不相干,特别因子之间不相干,公共因子和特别因子之间不相干.运用范畴：解决共线性问题,评价问卷的构造效度,查找变量间潜在的构造,内涵构造证实.长处:第一它不是对原有变量的弃取,而是根据原始变量的信息进行从新组合,找出影响变量的配合因子,化简数据;第二,它经由过程扭转使得因子变量更具有可解释性,定名清楚性高.缺陷:在盘算因子得分时,采取的是最小二乘法,此法有时可能会掉效.判别分析：从已知的各类分类情形中总结纪律（练习出判别函数）,当新样品进入时,断定其与判别函数之间的类似程度（概率最大,距离比来,离差最小等判别准则）.经常运用判别办法：最大似然法,距离判别法,Fisher判别法,Bayes判别法,慢慢判别法等.留意事项：1. 判别分析的根本前提：分组类型在两组以上,解释变量必须是可测的;2. 每个解释变量不克不及是其它解释变量的线性组合（比方消失多重共线性格形时,判别权重会消失问题）;3. 各解释变量之间屈服多元正态散布（不相符时,可运用Logistic回归替代）,且各组解释变量的协方差矩阵相等（各组协方方差矩阵有明显差别时,判别函数不雷同）.4. 相对而言,即使判别函数违背上述实用前提,也很稳健,对成果影响不大.运用范畴：对客户进行信誉猜测,查找潜在客户（是否为花费者,公司是否成功,学生是否被录用等等）,临床上用于辨别诊断.对应分析/最优尺度分析：运用降维的思惟以达到简化数据构造的目标,同时对数据表中的行与列进行处理,追求以低维图形暗示数据表中行与列之间的关系.对应分析：用于展现变量（两个/多个分类）间的关系（变量的分类数较多时较佳）;最优尺度分析：可同时分析多个变量间的关系,变量的类型可所以无序多分类,有序多分类或持续性变量,并对多选题的分析供给了支撑.典范相干分析：借用主成分分析降维的思惟,分离对两组变量提取主成分,且使从两组变量提取的主成分之间的相干程度达到最大,而从统一组内部提取的各主成分之间互不相干.雷同点：1.主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来分解反应原始变量(因子) 的重要信息,变量固然较原始变量少,但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上,所以即运用少数的几个新变量,可托度也很高,也可以有用地解释问题.并且新的变量彼此间互不相干,清除了多重共线性.2.这两种分析法得出的新变量,其实不是原始变量筛选后残剩的变量.在主成分分析中,最终肯定的新变量是原始变量的线性组合,如原始变量为x1 ,x2 ,. . . ,x3 ,经由坐标变换,将原有的p个相干变量xi 作线性变换,每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到.在诸多主成分Zi 中,Z1 在方差中占的比重最大,解释它分解原有变量的才能最强,越往后主成分在方差中的比重也小,分解原信息的才能越弱.因子分析是要运用少数几个公共因子去解释较多个要不雅测变量中消失的庞杂关系,它不是对原始变量的从新组合,而是对原始变量进行分化,分化为公共因子与特别因子两部分.公共因子是由所有变量配合具有的少数几个因子;特别因子是每个原始变量独自具有的因子.3.对新产生的主成分变量及因子变量盘算其得分,就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析,因为主成分变量及因子变量比原始变量少了很多,所以起到了降维的感化,为我们处理数据下降了难度.4.聚类分析是把研讨对象视作多维空间中的很多点,并合理地分成若干类,是以它是一种根据变量域之间的类似性而慢慢归群成类的办法,它能客不雅地反应这些变量或区域之间的内涵组合关系.它是经由过程一个大的对称矩阵来摸索相干关系的一种数学分析办法,是多元统计分析办法,分析的成果为群集.对向量聚类后,我们对数据的处理难度也天然下降,所以从某种意义上说,聚类分析也起到了降维的感化.不合之处：1.主成分分析是研讨若何经由过程少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差构造的分析办法,也就是求出少数几个主成分(变量) ,使它们尽可能多地保存原始变量的信息,且彼此不相干.它是一种数学变换办法,即把给定的一组变量经由过程线性变换,转换为一组不相干的变量(两两相干系数为0 ,或样本向量彼此互相垂直的随机变量) ,在这种变换中,保持变量的总方差(方差之和) 不变,同时具有最大方差,称为第一主成分;具有次大方差,称为第二主成分.依次类推.若共有p 个变量,现实运用中一般不是找p 个主成分,而是找出m (m < p) 个主成分就够了,只要这m 个主成分能反应本来所有变量的绝大部分的方差.主成分分析可以作为因子分析的一种办法消失.2.因子分析是查找潜在的起安排感化的因子模子的办法.因子分析是根据相干性大小把变量分组,使得同组内的变量之间相干性较高,但不合的组的变量相干性较低,每组变量代表一个根本构造,这个根本构造称为公共因子.对于所研讨的问题就可试图用起码个数的不成测的所谓公共因子的线性函数与特别因子之和来描写本来不雅测的每一分量.经由过程因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部分析.因子分析不是对原始变量的从新组合,而是对原始变量进行分化,分化为公共因子和特别因子两部分.具体地说,就是要找出某个问题中可直接测量的具有必定相干性的诸指标,若何受少数几个在专业中有意义.又不成直接测量到.且相对自力的因子安排的纪律,从而可用各指标的测定来间接肯定各因子的状况.因子分析只能解释部分变异,主成分分析能解释所有变异.3.聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量,把每个向量归属到k 个聚类中的某一个,使得每一个向量与其聚类中间的距离最小.聚类可以懂得为: 类内的相干性尽量大,类间相干性尽量小.聚类问题作为一种无指点的进修问题,目标在于经由过程把本来的对象聚集分成类似的组或簇,来获得某种内涵的数据纪律.从三类分析的根本思惟可以看出,聚类分析中并没于产生新变量,但是主成分分析和因子分析都产生了新变量.就数据尺度化来说,差别如下：1.主成分分析中为了清除量纲和数目级,平日须要将原始数据进行尺度化,将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据.2.因子分析在这方面请求不是太高,因为在因子分析中可以经由过程主因子法.加权最小二乘法.不加权最小二乘法.重心法等很多解法来求因子变量,并且因子变量是每一个变量的内部影响变量,它的求解与原始变量是否同量纲关系其实不太大,当然在采取主成分法求因子变量时,仍需尺度化.不过在现实运用的进程中,为了尽量防止量纲或数目级的影响,建议在运用因子分析前照样要进行数据尺度化.在构造因子变量时采取的是主成分分析办法,重要将指标值先辈行尺度化处理得到协方差矩阵,即相干矩阵和对应的特点值与特点向量,然后构造分解评价函数进行评价.3.聚类分析中假如介入聚类的变量的量纲不合会导致错误的聚类成果.是以在聚类进程进行之前必须对变量值进行尺度化,即清除量纲的影响.不合办法进行尺度化,会导致不合的聚类成果要留意变量的散布.假如是正态散布应当采取z 分数法.总结来说：1. 目标不合：因子分析把诸多变量算作由对每一个变量都有感化的一些公共因子和仅对某一个变量有感化的特别因子线性组合而成,是以就是要从数据中控查出对变量起解释感化的公共因子和特别因子以及其组合系数;主成分分析只是从空间生成的角度查找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相干的新变量（主成分）.2. 线性暗示偏向不合：因子分析是把变量暗示成各公因子的线性组合;而主成分分析中则是把主成分暗示成各变量的线性组合.3. 假设前提不合：主成分分析中不须要有假设;因子分析的假设包含：各个公共因子之间不相干,特别因子之间不相干,公共因子和特别因子之间不相干.4. 提取主因子的办法不合：因子分析抽取主因子不但有主成分法,还有极大似然法,主轴因子法,基于这些办法得到的成果也不合;主成分只能用主成分法抽取.5. 主成分与因子的变更：当给定的协方差矩阵或者相干矩阵的特点值独一时,主成分一般是固定的;而因子分析中因子不是固定的,可以扭转得到不合的因子.6. 因子数目与主成分的数目：在因子分析中,因子个数须要分析者指定（SPSS根据必定的前提主动设定,只如果特点值大于1的因子主可进入分析）,指定的因子数目不合而成果也不合;在主成分分析中,成分的数目是必定的,一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等）.7. 功效：和主成分分析比拟,因为因子分析可以运用扭转技巧帮忙解释因子,在解释方面加倍有优势;而假如想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有本来所有变量的信息）来进入后续的分析,则可以运用主成分分析.当然,这种情形也可以运用因子得分做到,所以这种区分不是绝对的.。