Nesta pesquisa, é estudado um método de investigação que usa a Análise de Componentes Principais (PCA, do inglês Principal Component Analysis). Esse método é bastante eficiente para extrair informações de grandes conjuntos de dados, permitindo identificar padrões e correlações nos dados que, de outras maneiras, dificilmente seriam observados. A partir das informações dos cubos de dados, captadas por telescópios, podemos compor a imagem e tem-se uma imagem para cada comprimento de onda. Para cada coordenada da galáxia tem-se um respectivo espectro. E através dos espectros conseguimos informações muito relevantes, como a composição química da galáxia, quantidade de poeira estelar, etc. Como são muitas informações, precisa-se de um método que seja específico ao que queremos, e nesse momento entra o PCA. O PCA é um método matemático que compacta e ordena as informações mais relevantes, nos fornecendo as componentes principais. Com esse método é possível analisar e visualizar dados de alta dimensão com mais facilidade e menos custo.