因素分析是一種數據挖掘技術，它旨在從原始數據中提取出有用的數據，從而更好地理解復雜系統。因素分析法的基本理論包括因素（factor）理論、因素結構理論、復樣本因素分析理論和因素預測理論。 因素（factor）理論指的是原始數據中包含有意義的變量和隱含的因素，因素分析的目的是用來分析這些因素。因素結構理論中，因素是與變量有關的因素，也即變量中包含的因素。復樣本因素分析法指將原始數據分成不同的組，而每個組中的數據相互獨立，利用這些數據可以得出更精確的因素結構分析結果。因素預測法則是利用因素分析結果，來預測未知的變量。 在因素分析法中，還可以應用統計學方法，比如回歸分析、類別分析等，這可以幫助我們更加深入地了解數據，有助于提高因素分析的準確性。而近幾年來，機器學習算法也被大量用于因素分析，比如支持向量機（SVM）、K-means聚類等，來提高分析效率，以及在復雜問題上獲得更好的準確性。