开源人类分析 简单的解析，黑客清理，愚蠢的快速分析。 一切都是为了 目录 结果 线性回归 成对（Pearson）相关 PCA PCA的第一个成分解释了大约39％的方差，第二个解释了18％的方差，然后从那里下降。 这确实意味着仅使用PCA并不是很好的指示此处发生了什么，但这应该是快速而肮脏的，所以¯\_(ツ)_/¯ 在这39％中，我们可以检查多少不同的功能可以帮助解释所有其他功能： 特征 重要性 健康 0.412 福利 0.39 慷慨大方 0.348 当下 0.33 归属 0.3