Unter Faktorenanalyse ist ein multivariantes statistisches Verfahren zu verstehen, mit dessen Hilfe es möglich ist, interessierende Merkmale eines Untersuchungsobjekts so zu behandeln, dass mehrere von ihnen jeweils durch einen gemeinsamen Faktor repräsentiert werden.

Die Faktorenanalyse wird dann zum Einsatz, wenn ein methodisches Interesse daran besteht, Variablen zu bündeln, um die Vielzahl von Variablen auf einige wenige zentrale Faktoren zu reduzieren (Informationsverdichtung).

Beispiel: Es gibt viele Variablen, die geeignet sind, die Beschaffenheit einer Werkzeugmaschine zu verdeutlichen (Abmaße, Gewicht, realisierbare Funktionen, Arbeitsgeschwindigkeit, Genauigkeit der Bearbeitung u. a. m.).
Für ein Entscheidungsfindung wäre es günstig, die Vielzahl von Variablen auf wenige Hauptfaktoren zu reduzieren, zum Beispiel, Funktionsumfang, Energieverbrauch, Automatisierungsgrad, Preis-Leistungsverhältnis.

Als Faktorenanalyse wird auch folgendes Vorgehen im Rahmen einer Ursache-Wirkung-Analyse verstanden:

Eine erfasste Wirkung y hängt offenbar vom Einfluss mehrerer Faktoren x₁, x₂ , ..., x_n ab. Um nun zu ermitteln, welcher der Faktoren x_i welchen Einfluss auf y hat, wird zunächst ein erster Faktor x_i um einen Betrag Δx_i geändert und es wird geprüft, ob sich die Wirkung y um ein Δy ändert. Alle anderen Faktoren x_j (j <> i) werden konstant gehalten. Im zweiten Schritt wird eine andere Größe x_k um einen Betrag Δx_k geändert, um wiederum zu ermitteln, welchen Einfluss diese Änderung auf die Wirkung y hat.

Dieses Vorgehen wird zum Beispiel beim Erfolgs- bzw. Erlös-Controlling angewendet,  mit dem Ziel, zu ermitteln, welche der Einflussgrößen (Absatzmenge, Verkaufspreise, Erlösschmälerungen, Sortimentsstruktur, Kosten u. a.) welchen Einfluss auf den wirtschaftlichen Erfolg (Gewinn, Verlust) bzw. die erzielten Erlöse hat.