Hiểu dữ liệu được đánh dấu trong phân tích dữ liệu

Trong bối cảnh phân tích dữ liệu, "binned" đề cập đến tình huống trong đó tập dữ liệu hoặc biến được chia thành các nhóm hoặc khoảng nhỏ hơn, được gọi là "thùng", dựa trên các tiêu chí nhất định. Mỗi ngăn đại diện cho một phạm vi giá trị trong tập dữ liệu và số lượng quan sát nằm trong mỗi ngăn được tính.

Ví dụ: nếu chúng ta có tập dữ liệu về điểm thi với các giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 100, chúng ta có thể chia điểm thành ba loại :

* Điểm dưới 50 (bin 1)
* Điểm từ 50 đến 75 (bin 2)
* Điểm trên 75 (bin 3)

Trong trường hợp này, mỗi ngăn đại diện cho một phạm vi điểm và số lượng quan sát nằm trong mỗi ngăn thùng được tính. Điều này có thể hữu ích cho việc tóm tắt và trực quan hóa việc phân phối dữ liệu cũng như để thực hiện các phân tích thống kê.

Binning thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu để:

* Giảm độ phức tạp của dữ liệu bằng cách nhóm các giá trị tương tự lại với nhau
* Tóm tắt việc phân phối dữ liệu dữ liệu bằng cách sử dụng số liệu thống kê tóm tắt như số lượng hoặc tỷ lệ phần trăm
* Trực quan hóa việc phân bổ dữ liệu bằng cách sử dụng biểu đồ hoặc các biểu đồ khác
* Thực hiện các phân tích thống kê như kiểm tra giả thuyết hoặc phân tích hồi quy trên dữ liệu được đánh dấu.