《表4 主成分旋转矩阵：基于大数据的物资供应商画像研究分析与应用》

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《基于大数据的物资供应商画像研究分析与应用》

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由于指标间存在一定的相关关系，对于信息解释存在重复，所以在进行层次分析之前，对物资供应商基本信息、财务状况等指标进行主成分分析，尽可能的消除数据冗余和数据噪音问题。本文对最终指标（不包括抽检合格率、分档级别）进行主成分分析，最终确定5个主成分，累积贡献率达到76.29%。结合业务内容对5个主成分进行命名：RC1为生产能力，RC2为财务情况，RC3资产负债率，RC4为生产规模，RC5为核实不满足情况（见表4）。