[통계/파이썬 plot] 히스토그램의 bins란 무엇인가

 

bins는 데이터 분석 및 시각화에서 구간을 나타내는 용어다. 데이터를 여러 구간으로 나눌 때 사용되며, 주로 히스토그램(histogram)과 같은 그래프에서 데이터를 그룹화하는 데 사용된다.

 

구체적인 의미

 

• 히스토그램에서의 bins:

데이터를 일정한 크기의 구간(버킷, bins)으로 나눠, 각 구간에 속하는 데이터의 개수를 시각화한다.

예를 들어, 1부터 100까지의 데이터를 10개의 bins로 나눈다면, 각 bin은 다음과 같은 범위를 가질 수 있다:

• [1-10], [11-20], [21-30], …, [91-100]

 

• Python의 예:

import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]
plt.hist(data, bins=5)  # 5개의 구간으로 나눔
plt.show()

위 코드에서는 데이터를 5개의 bins로 나눠 히스토그램을 그린다.

 

주요 특징

 

1. 구간의 개수(bins 수):

• 더 적은 bins를 사용하면 데이터가 과도하게 요약되고, 너무 많은 bins는 데이터를 과도하게 세분화하여 일반적인 경향을 놓칠 수 있다.

2. 구간의 크기:

• 균등한 크기로 나누는 경우가 많지만, 특정 요구에 따라 비균등한 크기의 bins를 사용하기도 한다.

 

활용

 

• 데이터 분포 탐색: 데이터를 구간별로 그룹화하여 패턴이나 분포를 쉽게 이해할 수 있다.

• 히스토그램 생성: 데이터의 빈도를 시각화하는 데 사용된다.

• 분석 및 모델링: 데이터의 정규화, 이상값 탐지, 분포 비교 등에도 활용된다.

 

요약

 

bins는 데이터를 구간화하여 그룹을 만드는 개념으로, 데이터의 분포를 요약하거나 시각화하는 데 중요한 역할을 한다.