因子分析とは、多変量解析という分析手法の中の1つであり、数多くの変数を少数の潜在変数（因子）に要約してまとめる分析の方法を指します。
因子分析を使った解析を行うことによって得られる結果から特に影響度の強い潜在変数（因子）を発見することができます。
潜在変数（因子）とは、直接見つけることのできない変数であり、それを見つけるために、明らかになっている変数を分析、解析することを「因子分析」と言います。
たとえば、顧客アンケートや商品アンケートをとれば、アンケートの設問に対する回答があるため、大量のアンケートの質問に対する変数のデータが手に入ります。
ここでいう変数とは、一定範囲内に存在するものの、特定の値ではなく、その範囲内で変化する数値のことをいいます。
そして、アンケートに対する回答というのは、顧客によって回答の数値も変化しますので、「変数」となります。
そして、アンケート結果で得られた多数の変数を分析、解析することによってアンケートの設問では得られることのできなかった潜在的な変数（因子）を明らかにできます。
まとめ
因子分析、多変量解析を行うことによって、設問や回答の選択肢が膨大な数にのぼるアンケートでも、潜在的な変数（因子）にまとめることで次回のマーケティングに活かしやすくなります。
顧客アンケートなどは、取って終わりではなく、しっかりと因子分析、多変量解析を行い、すぐに活かせる状態にしておく、これがマーケティングに欠かせない因子分析、多変量解析の使い方になります。
