Aumentar o número de variáveis para obter um modelo mais preciso.

Substituir variáveis correlacionadas por novas variáveis independentes, mantendo a variabilidade dos dados.

Melhorar a acurácia dos modelos de classificação.

Transformar variáveis discretas em contínuas para análise.

Identificar anomalias em grandes volumes de dados.