做数字货币分析时，用PCA有什么好处？新手能学会吗？

数字货币应用PCA（主成分分析）主要目的是降维，将多个复杂的信息简化为几个关键因子。比如你跟踪了10个数字货币的价格，通过PCA分析，找出背后最关键的两三个影响因子，这样你就不用看很多图了。PCA确实比较专业，但也不是高不可攀，掌握一些基础的统计知识、Python知识，慢慢学也可以学会。网上有很多例子，多做几个实战项目，从最简单的开始，逐渐理解PCA，先看例子，再写代码，一开始肯定是不明白的，但是你多做几次，慢慢就会理解的。只要你愿意动手，没有那么难。

PCA在数字货币中的优点是降维：将多个复杂且有相关性的指标转换为少数几个无相关性指标的线性组合，简化数据结构，便于理解；并揭示出隐藏在原始指标背后的内在联系。如果指标中存在一些冗余信息，通过降维可以消除它们；如果指标之间存在相关性，PCA能够帮助我们识别并提取出最重要的特征方向。

对于新手来说，学习PCA并不困难。只要掌握基本的Excel或Python知识，就可以开始尝试。虽然PCA听起来很高级，但实际上操作起来并不会很难。不要着急，一步步来，就能掌握了。

使用主成分分析可以简化数字货币的研究：降低数据维度，降低噪音。数字货币数据量大、波动性强，使用主成分分析可以快速找到影响数字货币的主要因子，降低研究难度。主成分分析属于比较基础的数据分析方法之一，网上有很多教程。新手很容易入门。