ทำความเข้าใจ Binned Data ในการวิเคราะห์ข้อมูล

ในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูล "binned" หมายถึงสถานการณ์ที่ชุดข้อมูลหรือตัวแปรถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มหรือช่วงเล็กๆ ที่เรียกว่า "bins" ตามเกณฑ์ที่กำหนด แต่ละถังขยะแสดงถึงช่วงของค่าภายในชุดข้อมูล และจำนวนการสังเกตที่อยู่ในแต่ละถังขยะจะถูกนับ

ตัวอย่างเช่น หากเรามีชุดข้อมูลของคะแนนสอบที่มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 100 เราอาจรวมคะแนนออกเป็นสามประเภท :

* คะแนนต่ำกว่า 50 (bin 1)
* คะแนนระหว่าง 50 ถึง 75 (bin 2)
* คะแนนที่สูงกว่า 75 (bin 3)

ในกรณีนี้ แต่ละถังขยะแสดงถึงช่วงของคะแนน และจำนวนการสังเกตที่อยู่ภายในแต่ละถังขยะ ถังขยะถูกนับ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการสรุปและการแสดงภาพการกระจายตัวของข้อมูล เช่นเดียวกับการดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ

Binning มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อ:

* ลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการจัดกลุ่มค่าที่คล้ายกันไว้ด้วยกัน
* สรุปการกระจายตัวของ ข้อมูลโดยใช้สถิติสรุป เช่น จำนวนหรือเปอร์เซ็นต์ * แสดงภาพการกระจายของข้อมูลโดยใช้ฮิสโตแกรมหรือแปลงอื่นๆ * ทำการวิเคราะห์ทางสถิติ เช่น การทดสอบสมมติฐานหรือการวิเคราะห์การถดถอยกับข้อมูลที่เก็บไว้