Analysis)は、複数の変数における変動をできるだけ説明する、少数の独立した線形結合(主成分)を求めます。主成分分析は次元を削減する手法であり、探索的なデータ分析ツールの1つです。主成分回帰(PCA回帰またはPCRともいう)によって予測モデルを作成するときにも使えます。「主成分分析」プラットフォームには、変数の数が非常に多いデータ用に、「横長」(wide)と呼ばれる手法が用意されています。「横長」手法では、主成分を短時間で算出できます。これらの手法で求められた主成分は、主成分回帰に流用できます。多くの0があるデータ(疎データ)用には、「疎」推定法が用意されています。「横長」手法と同様に、「疎」手法でも主成分を短時間で算出できます。「横長」手法とは異なり、「疎」手法では全体ではなくユーザが定義した数の主成分だけが算出されます。「主成分分析」プラットフォームでは因子分析も行うことができます。JMPには、抽出した因子を解釈しやすくするために、いくつかの直交回転や斜交回転が用意されています。因子分析の詳細については、『消費者調査』の因子分析を参照してください。