A社では，顧客の行動や天候，販売店のロケーションなどの多くの項目から成るデータを取得している。これらのデータを分析することによって販売数量の変化を説明することを考える。その際，説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい。このときに用いる分析法として，最も適切なものはどれか。

なぜ違う: ABC分析は対象を重要度順に分類して管理する手法でありパラメータを集約する分析ではない。

なぜ違う: クラスター分析は似たもの同士をグループ分けする手法であり変数を少数に絞る目的の手法ではない。

なぜ違う: 相関分析は二つの変数間の関係の強さを測る手法であり多数の項目を集約するものではない。

要点: 多数の変数を少数の合成変数に集約するのは主成分分析。

主成分分析は，多数の変数を相互の相関に基づいて情報の損失を抑えつつ少数の合成変数（主成分）に集約する手法。多項目データを少ないパラメータで説明したい場合に適する。

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