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某电商公司拥有用户“浏览时长（秒）”、“点击次数（次）”、“购买金额（元）”和“退货次数（次）”四个高度相关的指标。为了构建用户画像模型并避免多重共线性问题，最适合的处理方法是：

A. 直接删除“购买金额”这一最重要指标

B. 使用主成分分析将四个指标综合为少数几个互不相关的综合指标

C. 对四个指标分别建立回归模型，最后取平均值

D. 将四个指标转换为定类变量后进行卡方检验

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题目解析

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这是PCA的典型应用场景：处理多重共线性（变量高度相关）和数据降维。通过PCA可以将相关指标转化为互不相关的综合指标（主成分），既保留了大部分信息，又解决了共线性问题，适合后续建模。