L'action faExtract du set d'actions factorAnalysis est conçue pour la réduction de dimensionnalité et l'identification de structures latentes. Elle permet d'extraire des facteurs communs à partir d'un grand ensemble de variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. corrélées, transformant ainsi des données brutes complexes en informations exploitables. En utilisant le moteur CAS Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle., l'action traite les calculs de matrices de corrélation et de valeurs propres de manière distribuée, ce qui est idéal pour les environnements Big Data sur la plateforme SAS Viya.
Comment réduire la complexité de vos données massives avec faExtract
Exemples pour l'action faExtract
Extraction de base par composantes principales
Extraction de 2 facteurs sur nos variables v1 à v5 sans fioritures.
Analyse Factorielle Complète avec Rotation et Seuil
Extraction par Maximum de Vraisemblance (ML), rotation VARIMAX pour plus de clarté, et masquage des petits coefficients (fuzz).