Înțelegerea datelor blocate în analiza datelor

În contextul analizei datelor, „binned” se referă la o situație în care un set de date sau o variabilă a fost împărțit în grupuri sau intervale mai mici, numite „binns”, pe baza anumitor criterii. Fiecare bin reprezintă un interval de valori din setul de date, iar numărul de observații care se încadrează în fiecare bin este numărat.

De exemplu, dacă avem un set de date de scoruri la examen cu valori cuprinse între 0 și 100, am putea împărți scorurile în trei categorii :

* Scoruri sub 50 (bin 1)
* Scoruri între 50 și 75 (bin 2)
* Scoruri peste 75 (bin 3)

În acest caz, fiecare bin reprezintă un interval de scoruri și numărul de observații care se încadrează în fiecare coșul este numărat. Acest lucru poate fi util pentru rezumarea și vizualizarea distribuției datelor, precum și pentru efectuarea de analize statistice.

Binning-ul este adesea folosit în analiza datelor pentru:

* Reducerea complexității datelor prin gruparea valorilor similare împreună
* Rezumarea distribuției datelor. date utilizând statistici rezumative, cum ar fi numărări sau procente
* Vizualizați distribuția datelor folosind histograme sau alte diagrame
* Efectuați analize statistice, cum ar fi testarea ipotezelor sau analiza de regresie pe datele stocate.