多くの項目を少ない指標にまとめて説明 について， 多数の項目（変数）から成るデータを分析し、説明に使うパラメータをできるだけ少数にしたい場合は、主成分分析を用いるのが適切です。主成分分析は、複数の変数を情報の損失が小さくなるように少数の合成変数（主成分）へ変換し、要約して扱えるようにします。 ア： ABC分析は、売上高などの指標の大きさに基づいて対象（商品など）をA/B/Cに分類し、重点的に管理するための手法です。多数の説明変数を少数の合成変数に変換して減らす目的には合いません。 イ： クラスター分析は、似た特徴をもつデータ同士をまとめてグループ分けする手法です。データ項目（説明変数）を少数のパラメータに要約する手法ではなく、対象を分類するための分析です。 エ： 相関分析は、変数同士がどの程度一緒に増減するかを相関係数などで評価する手法です。関連の強い変数を見つけることはできますが、複数の変数を少数の合成変数へ変換して要約する手法ではありません。