データ分析におけるビン化されたデータの理解

データ分析のコンテキストでは、「ビン分割」とは、データセットまたは変数が特定の基準に基づいて「ビン」と呼ばれる小さなグループまたは間隔に分割されている状況を指します。各ビンはデータセット内の値の範囲を表し、各ビン内に含まれる観測値の数がカウントされます。たとえば、値が 0 ～ 100 の範囲の試験スコアのデータセットがある場合、スコアを 3 つのカテゴリにビン化できます。 :

* 50 未満のスコア (ビン 1)
* 50 ～ 75 のスコア (ビン 2)
* 75 を超えるスコア (ビン 3)
この場合、各ビンはスコアの範囲と、それぞれのビンに含まれる観測値の数を表します。ビンがカウントされます。これは、データの分布を要約して視覚化するだけでなく、統計分析を実行する場合にも役立ちます。

ビニングはデータ分析で次の目的でよく使用されます:

* 類似した値をグループ化することでデータの複雑さを軽減します
* の分布を要約しますカウントやパーセンテージなどの概要統計を使用したデータ * ヒストグラムやその他のプロットを使用してデータの分布を視覚化 * ビニングされたデータに対して仮説検定や回帰分析などの統計分析を実行します。