일부 실시 예 들 에서 , 기 처리 는 제 1 또는 제 2 데이터 매트릭스 의 데이터 의 통계 분석 과 연관 된다 . 예 를 들 어 , 사용자 ( 예 를 들 어 , 컴퓨터 나 사람 ) 는 그래프 ( 100 ) 를 생성 하 기 전 에 데이터 에 적용 하 기 위한 스케일링 파라미터 들 의 세트 를 특정 할 수 있 다 . 스케일 링 파일 을 이용 하 여 적절 한 스케일링 파라미터 들 의 구체 적 인 값 들 을 특정 할 수 있 다 . 스케일링 은 , 때때로 후속 하 는 처리 나 모델 생성 을 위해 데이터 를 사용 하 기 전 에 데이터 의 기 처리 ( preprocessing ) 또는 전처리 ( pre - treatment ) 의 유형 이 라 칭한다 . 데이터 매트릭스 에서 의 관찰 과 변수 의 측정 값 들 은 상당히 다른 수치 범위 들 을 종종 갖 고 , 이 에 따라 데이터 에서 의 통계 분산 도 커진다 . 부분 최소 제곱 분석 은 일반 적 으로 최대 공분산 투영 방법 ( maximum co - valiance projection method ) 이 라고 고려 된다 . 그 결과 , 분산 이 큰 데이터 또는 변수 는 비교 적 분산 이 작 은 변수 보다 그래프 ( 100 ) 상 에 표현 될 가능 성 이 더 높 다 . 비교 적 분산 이 큰 변수 를 , 동일 한 스케일 로 제 2 축 ( 120 ) 을 따라 산점도 에 표시 된 비교 적 분산 이 작 은 변수 에 대하 여 제 1 축 ( 115 ) ( 예 를 들 어 , X 축 ) 을 따라 산점도 에 표시 하 면 , 분산 이 큰 변수 의 산포 가 분산 이 작 은 변수 의 산포 를 압도 할 수 있 다 . 이 에 대한 대책 으로 , 양측 변수 들 의 데이터 ( 및 축 ) 를 스케일링 할 수 있 다 . 변수 들 을 스케일링 함 으로써 양측 변수 들 이 구체 적 인 데이터 모델 에 기여 할 수 있 게 된다 .