Data Binning (데이터/변수 구간화)

※ Data Binning (데이터 비닝)

• 또는 Data Bucketing, Data Discrete Binning이라 불림
• 데이터를 구간별로 나누어 각 구간을 대표하는 값으로 나타내는 방법
• 연속형 변수를 특정 구간으로 나누어 범주형 또는 순위형 변수로 변환하는 방법
• 특정 작은 간격(빈)에 속하는 원래 데이터 값은 해당 간격을 나타내는 값(평균값, 중앙값 등)으로 대체됨
• e.g. 나이 -> 연령 구간 (10대, 20대, …)

■ binning의 장/단점

□ 장점

• 집계하는 과정에서 잡음을 감소시킬 수 있음(관측 오차의 영향을 줄일 수 있음)
• 데이터를 단순화함으로서 분석을 용이하게 함

□ 단점

• 크기에 따라 결과에 큰 영향을 미칠 수 있음

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• virtual lock-mass 방법을 통해 bin의 크기를 w1 혹은 w2로 정하기도 함

■ Optimized Bucketing

• 각 구간마다 최고점(peak)을 포함하도록 그룹화하는 개념을 적용한 것

<source: S.A.A. Sousa, Alviclér Magalhães, Márcia Miguel Castro Ferreira (2013). Optimized bucketing for NMR spectra: Three case studies, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems Volume 122, 15 March 2013, Pages 93-102>