我认为 PCA 的主要问题之一是 PC 本身是一个非常抽象的概念，不能很好地映射到现实世界中的任何事物。

对于非技术人员来说，它缺乏参考点，并且无法产生易于操作的洞察力（即，“如果我们将字体颜色更改为蓝色，销售额会提高”）

因此，我建议您专注于讲故事（例如，什么？，那又怎样？，现在是什么？框架等），并且只在被问到时详细说明 PCA 是什么。

例如：什么：我们建立了一个基于网络流量的预测模型来预测销售。那又怎样：模型表明，如果我们执行 xyz xyz 并将 xyz 增加 xyz，则销售额可能会增加 xyz。现在是什么：我们应该通过运行受控测试来验证这样的假设，等等等等。如果可行，我们应该采用新流程。

尽量让你的解释简单明了。也许像“PCA 将数据集的特征提炼成尽可能少的属性；这些属性尽可能多地解释观察到的趋势，同时尽可能地彼此不同”。如果您可以使用视觉辅助工具做到这一点，那就更好了。

就类比而言，也许可以举一个车祸的例子。事故的预测因子有很多，但 PCA 可能会将其中的大部分组合成 2 个特征——可能是车辆属性和驾驶员属性。这些是不同的，但可以说都是对车祸的高度预测。[我意识到这在技术上不是 PCA 的工作方式，但可能有助于外行理解]。

假设您将页面访问次数测量为 x，将在页面上花费的时间测量为 y，假设您为特定页面的每个访问者/客户测量它。如果您创建 x 与 y 的散点图，那么您将获得二维空间中的高斯点云。PCA 可以将您的数据（云）从 2D 转换为 1D，您可以使用单个变量而不是 2 个变量来解释您的数据。一旦减少数据维度，您的问题（例如对客户进行聚类或分类）将更容易解决。