O agrupamento é um processo de divisão dos dados em grupos, ou caixas, e depois a aplicação de uma função de resumo estatístico a cada caixa. Este processo pode ser utilizado para agrupar os dados por características numéricas, categóricas ou baseadas no tempo. O descaroçamento e o agrupamento são frequentemente utilizados para resumir dados antes de realizar análises mais sofisticadas, como regressão ou aprendizagem de máquina.
Existem vários benefícios de agrupar os dados de descaroçamento e agrupamento:
- Pode ajudar a reduzir o tamanho dos conjuntos de dados, o que pode melhorar o tempo de computação e o uso de memória.
- Pode melhorar a interpretabilidade dos resultados, fornecendo uma visão mais agregada dos dados.
- Pode ajudar a revelar padrões nos dados que podem não ser aparentes quando se olha para pontos de dados individuais.
Existem várias maneiras diferentes de armazenar e agrupar dados, e o método apropriado dependerá do tipo de dados e do objetivo da análise. Alguns métodos comuns incluem:
-Banho com a mesma largura: Os dados são divididos em caixas de igual tamanho. Este método é frequentemente utilizado quando os dados são numéricos e não há uma ordenação clara dos valores.
-Banho com a mesma profundidade: Os dados são divididos em caixas de forma que cada caixa contenha o mesmo número de pontos de dados. Este método é muitas vezes utilizado quando os dados são numéricos e não há uma ordenação clara dos valores.
-Costura por categoria: Os dados são divididos em posições no depósito com base em valores categóricos. Este método é frequentemente utilizado quando os dados são não numéricos, como por exemplo, dados de texto.
-Fiação baseada no tempo: Os dados são divididos em caixas com base no tempo. Este método é frequentemente utilizado quando os dados são recolhidos ao longo do tempo, tais como dados de uma série temporal. O Excel faz o processo de fiação? Sim, o Excel pode fazer o processo de fiação. Para isso, primeiro é necessário ter seus dados em um formato tabular com os valores em uma coluna e as caixas em outra coluna. Em seguida, é possível usar a função BIN para armazenar os valores. O que significa "bins" no histograma? As caixas são essencialmente grupos em que os seus dados estão divididos. Portanto, se você tiver 100 pontos de dados e quiser agrupá-los em 5 posições, então cada posição conterá 20 pontos de dados.
O que são caixas na visualização de dados?
As caixas são usadas na visualização de dados para agrupar os pontos de dados. Eles são frequentemente usados para tornar os conjuntos de dados mais gerenciáveis, e para tornar os padrões mais visíveis. As caixas podem ser criadas usando qualquer método que agrupe pontos de dados, por exemplo, usando um intervalo de valores, ou usando uma categoria específica.
O binning melhora a precisão? Depende da situação. Em alguns casos, os dados de descaroçamento podem melhorar a precisão, reduzindo a quantidade de ruído nos dados. Em outros casos, o descaroçamento pode introduzir viés e reduzir a precisão. É importante compreender os dados e o processo que está sendo usado para armazenar os dados antes de decidir se o descaroçamento melhorará ou não a exatidão.
O que é "binning" no processamento de dados?
O descaroçamento é uma técnica de processamento de dados que é utilizada para agrupar os dados em caixas. Esta técnica é frequentemente utilizada para agrupar os dados em um número menor de caixas do que seria utilizado se os dados não fossem depositados no depósito.
A classificação pode ser utilizada para agrupar dados por valores numéricos, por valores de data ou por valores categóricos. Quando se procede à incineração por valores numéricos, os dados são muitas vezes agrupados em caixas de tamanho igual. Quando os dados são agrupados por valores de data, geralmente os dados são agrupados em caixas que representam um determinado período de tempo. No caso de uma cotação por valores categóricos, muitas vezes os dados são agrupados em caixas que representam uma determinada categoria.
O descaroçamento pode ser utilizado para reduzir o tamanho dos conjuntos de dados, para facilitar o trabalho ou para melhorar a precisão da análise dos dados.