


Comprendere i dati raggruppati nell'analisi dei dati
Nel contesto dell'analisi dei dati, "binned" si riferisce a una situazione in cui un set di dati o una variabile è stata divisa in gruppi o intervalli più piccoli, chiamati "binned", in base a determinati criteri. Ogni contenitore rappresenta un intervallo di valori all'interno del set di dati e viene conteggiato il numero di osservazioni che rientrano in ciascun contenitore.
Ad esempio, se abbiamo un set di dati di punteggi di esami con valori compresi tra 0 e 100, potremmo raggruppare i punteggi in tre categorie :
* Punteggi inferiori a 50 (classe 1)
* Punteggi compresi tra 50 e 75 (classe 2)
* Punteggi superiori a 75 (classe 3)
In questo caso, ciascun contenitore rappresenta un intervallo di punteggi e il numero di osservazioni che rientrano in ciascuno viene conteggiato il contenitore. Ciò può essere utile per riepilogare e visualizzare la distribuzione dei dati, nonché per eseguire analisi statistiche.
Binning viene spesso utilizzato nell'analisi dei dati per:
* Ridurre la complessità dei dati raggruppando valori simili insieme
* Riepilogare la distribuzione dei dati dati utilizzando statistiche riassuntive come conteggi o percentuali
* Visualizzare la distribuzione dei dati utilizzando istogrammi o altri grafici
* Eseguire analisi statistiche come test di ipotesi o analisi di regressione sui dati raggruppati.



