基于主成分分析法的筆記本電腦指標分類

摘 要：本文共選取六種品牌共計11中產品作為研究對象，運用主成分分析法對消費者關心的7個指標進行統計分析，并進行特征分類。在調查中探究影響筆記本電腦價格的最主要因素，讓消費者了解這些因素，在購買時避免出現由這些因素導致的問題。

關鍵詞：筆記本電腦；主成分分析；特征性指標

中圖分類號：TP368.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 22-0000-01

隨著我國不斷的發展，我們的生活也在發生著非常大的改變。人們對于高新技術產品的需求也是日益高漲，筆記本電腦也被許許多多人們所關注。在現在生活中筆記本電腦是非常常見的，所以很多人都會在將來面對筆記本電腦，了解并且采購它。但是，需要注意的問題是，筆記本電腦種類太多了，不僅品牌非常多，而且種類價格都是五花八門，讓我們的消費者無所適從，所以本文運用主成分分析的方法，來客觀地評價主要的7個因素，為消費者提供參考依據，減少需要頭疼考慮的因素。

一、數據來源

本文數據來自中關村在線。中關村在線是中國第一科技門戶，中關村在線擁有第一權威的數據調研中心。自2003年成立至今，中關村在線調研中心（ZDC）已經成為中文專業互聯網最權威的調研機構。（本文原始數據可與作者聯系獲取）

二、主成份分析發的應用

（一）原始數據的處理和標準化

如果對全部指標進行分析，將會導致主次要成因相混淆；但是若僅選其中部分指標，又可能會影響分析結果的代表性和完整性。所以在這里選取了7個明顯的指標。此外，為了克服不同變量數值差異過大而造成的主成份分析誤差，按照主成份分析法要求，應對原始數據矩陣進行標準化，進而得到進行主成份分析的7個變量的相關系數矩陣，見表1。

表1 變量相關性表

（二）筆記本電腦特征性指標主成分分析計算結果

主成份分析的計算結果中，新變量所代表的方差貢獻率和由原變量變換為新變量的線性變換系數成為我們進行綜合分析的重點。下文表2和表3分別給出了原始數據的各個主成份解釋的總方差和主成份的計算結果。

表2 各成份解釋的總方差

表3 成份矩陣

（三）結果分析

由主成份分析的計算結果可以看出，原變量的方差在新變量中的集中度很高，根據筆記本電腦特征性指標的實際狀況和主成份分析的要求，本文取前3個主成份來反映原來的7個變量，其方差的累計貢獻率已到81.788%，三個主成份的貢獻率分別為46.599%，20.852%，14.337%三個主成份在81.788%的程度上反應了

筆記本電腦的基本特征。可以認為，這三個主成份基本上能夠反映出原變量的變化所代表的筆記本的性能。

在第一主成份中，屏幕尺寸、重量、價格所占權系數較大。我們很多人在購買電腦時都都會去一些賣場，首先確定自己想要的電腦的尺寸，最常見的就是14英寸，但很多女士則更喜歡屏幕尺寸小一點的電腦，也有一些男士喜歡大屏幕的筆記本，所以他們在選購電腦時一般都只會去關注自己喜歡的那個尺寸的電腦。筆記本的重量在購買中也非常重要，女士一般喜歡輕一點、小巧一點的電腦。還有我們肯定會考慮自己的經濟因素，由此來決定自己究竟應該去買哪個價位的電腦。第一成分就是電腦而外觀價格成分。

在第二主成份中，內存容量占得比重非常的大。外觀確定完之后我們就要關注電腦的性能部分，根據自己的用途來選擇電腦，如果經常進行一些比較復雜的業務或是經常玩一些大型的游戲就要求電腦的內存要大一些。否則的話只需要選擇一些內存小一點的電腦就可以滿足需求。這一個成分可以稱為電腦的性能成分。

在第三主成份中，硬盤容量所占的比重是最大的。在購買電腦中我們考慮硬盤的大小的時候很短，因為對于大多數人來說，市場上無論是500G還是750G，我們在使用的時候都很難把硬盤容量全部用完，而且市場上也是有很多移動硬盤可以選擇。這個成分可以稱之為擴展成分。

三、結論

主成分分析法結果表明，常見的筆記本電腦特征性我們可以分為三個部分，分別是外觀價格成分，性能成分，擴展成分。這反映了我們消費者在購買電腦時考慮因素的先后順序。消費者在購買筆記本電腦時一般會首先考慮到自己的經濟因素，由此來決定自己能夠買哪個價位的電腦，然后會在價格的基礎上去尋求能夠滿足自己使用需求的產品，最后才是電腦的擴展內存。筆記本電腦的指標不是單一的成分，廠家在制造產品時候應考慮到消費者心中這幾項指標的重要程度。

參考文獻：

[1]汪應洛.系統工程[M].北京：機械工業出版社，2009：54-60.

[2]方開泰.實用多元統計分析[M].上海：華東師范大出版社，1989：291-302.

[3]王學仁，王松桂.實用多元統計分析[M].上海：上海科技出版社，1990：270-272.

[作者簡介]楊宗武（1992-），男，鄭州人，本科，工業工程。