了解数据分析中的分箱数据

在数据分析的背景下，“分箱”是指根据某些标准将数据集或变量分为更小的组或区间（称为“箱”）的情况。每个 bin 代表数据集中的一系列值，并且对每个 bin 内的观测值数量进行计数。例如，如果我们有一个考试成绩数据集，其值范围为 0 到 100，我们可以将分数分为三类:

* 分数低于 50 (bin 1)
* 分数在 50 到 75 之间 (bin 2)
* 分数高于 75 (bin 3)

在这种情况下，每个 bin 代表一个分数范围，以及每个 bin 内的观测值数量bin 被计数。这对于汇总和可视化数据的分布以及执行统计分析非常有用。

Binning 通常用于数据分析中：

* 通过将相似值分组在一起来降低数据的复杂性
* 总结数据的分布使用计数或百分比等汇总统计数据
* 使用直方图或其他图可视化数据的分布
* 对分箱数据执行假设检验或回归分析等统计分析。