在实际生活中,随着科学技术等现代测量手段的不断进步,我们在研究领域中收集数据的能力也得到明显的提高和加强,所得到的数据也越来越集中,此时我们可以把收集到的观测数据看作是一个动态的概念,而不再是以前研究的静止的数据。当我们把这些动态的数据称为函数型数据,也就是通过连续记录反映变化过程的大量密集目标曲线或曲面数据。在现实生活中,函数型数据这样的数据也是十分多的。例如,考古学家挖掘的骨块的形状；多个行业、地区或者企业的多年的年度经济总量；不同时间上多个省市的失业数据；多家商业银行历年的资本结构以及不同地区的多期温度和降雨量数据等等。本文所研究的数据也是这样的数据,以全国用水量数据为例,根据从水文局采集到的用水量离散数据,从分析目的着手,把它构造成函数化数据,然后对其进行相应的函数型主成分分析,即对全国不同用水量区域进行分析研究,从而得到不同区域的主成分得分,找到用水量不平衡因素所在,为制订政策的人提供相应的参考。