ビニング
ビニングは、データを集約してデータ数を減らし高次の階層とすることで、概念階層を構築する手法としても用いることができる。この手続きは、決定木のような機械学習のアルゴリズムにも必要なものである。
ビニングは例えば、大量のデータを扱う際に、効果的な手法となる。膨大なデータを扱う場合、計算の処理速度や、可視化するならばその描画速度、データが密な範囲での重ね描きに問題がある。生のデータにビニングを施すことで、各ビンにおける個別の値を縮小し、データをより速く処理できるようになる。また、作図にあたって全データを逐一描くのではなく、ビン1つを1個のデータとして、データを表す記号の表示方法など異なる切り口で可視化することで、描画もより速くなり、重ね描きの問題も解消できる。ビニングは、データの分解能を犠牲にするので、データ分布の微細構造に意味があるような場合、それを見落とすことになる欠点があるが、多くの場合利点がそれを上回る。また、高次元のデータを扱う場合には、ビンの数が指数関数的に増えるため、効果が乏しくなる。