Это преобразование данных, которое позволяет максимально уменьшить размерность данных, сохранив при этом как можно больше полезной информации. В анализе данных это очень полезное преобразование, представьте, что у вас есть много (порядка сотен или тысяч) признаков, причем какие-то из них линейно зависят друг от друга, соответственно уникальной информации не сожержат. PCA позволит в этом случае произвести такое преобразование, что объём данных существенно уменьшится, при этом вам не придётся анализировать признаки вручную. А сокращение объёма входных данных -- очень полезная вещь для анализа и машинного обучения, так как может в разы сократить время работы.