主成分的应用场景还挺多，是多维数据的时候，效果蛮不错的。像你搞统计、机器学习或者做一些可视化前的降维，用它可以省不少事。核心思想其实挺——把一堆相关变量浓缩成几个核心指标，还能减少噪音，提升模型效果。
Python 里的主成分，配合 sklearn.decomposition.PCA 模块用起来顺手。数据一预，直接喂进去，主分量就出来了，响应也快，代码也简单。比如：你有十几个维度的用户行为数据，跑一遍 PCA，就能提取出最有代表性的三四个维度，再拿去做聚类或分类都蛮合适。
再比如，做服装推荐系统时，有人身体数据一大堆，像胸围、肩宽、手臂长啥的，但其实不需要全都用上，PCA 可以帮你把这些变量合成几个“关键指标”，更利于后续建模。
除了主成分，这类多元统计方法其实还挺多的——像因子、聚类、判别这些，适合不同场景。比如你想搞清楚客户分层，就可以试试聚类；要给新数据打标签，就可以考虑判别。
嗯，对这块感兴趣的话，推荐几个资源挺全的，像Python 主成分教程、降维利器：主成分这种，讲得还挺细。
如果你平时数据维度多、又可视化前先压一压维，或者建模时想提取一些“代表性特征”，那主成分可以多用用，挺实用的。