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Inferencia estadística descriptiva en la relación con el Big Data

La inferencia estadística en el Big Data se ha convertido en una de las grandes tendencias para tu negocio. En la mayoría de las ocasiones debes ser capaz de predecir el comportamiento de tu consumidor para tomar las decisiones correctas que beneficien a tu empresa. Por ello, la estadística es otra parte fundamental de la ecuación que debes tener en cuenta en tu formación.

Inferencia estadística o descriptiva

Cuando tienes encima de la mesa estudios sobre la población, puedes encontrar dos enfoques posibles. Por un lado, la estadística descriptiva y, por otro, la inferencial. Debes tener en cuenta estos factores a la hora de llevar a cabo tus análisis de Big Data. Inicialmente, es importante que conozcas el objeto de estudio por el que llevarás a cabo estas acciones. Este puede estar relacionado con el comportamiento de diferentes grupos de personas, así como el comportamiento de datos que no esté relacionado con las acciones humanas.

Una vez has definido el objeto de trabajo, es el momento de recolectar todos los datos posibles para poder sacar tus conclusiones. En este punto es importante que tengas claro cuál es el enfoque desde el que llevarás a cabo tu análisis. Puedes hacerlo desde diferentes variables como una descripción de los datos, así como algo que vaya más allá de la inferencia estadística descriptiva.

Rasgos principales de las estadísticas descriptivas y de la inferencial

Pese a tener dos modelos, no hay uno que sea más válido que otro. Todo dependerá del objeto de estudio y de la finalidad que quieras para tu empresa. Las estadísticas descriptivas solo se basan en los datos de la población. Por ejemplo, si solo tomas el censo de un grupo de población de una población determinada, estás llevando a cabo una descripción.

En cambio, si posteriormente haces operaciones aritméticas con estos datos, en ese caso se trata de estadísticas inferenciales. Sin embargo, la más tradicional es la descriptiva y una de sus características principales es la precisión. Se encarga de organizar y establecer una organización a partir de los datos obtenidos. Los conceptos técnicos que debes tener en cuenta son los siguientes:

  • Dispersión: Se denomina a la distancia que se puede producir entre diferentes valores de las variables.
  • Promedio: Es similar a la media aritmética, es decir, el resultado de la división de la suma de valores entre el número de variables.
  • Sesgo: Hace referencia a la cualidad de una curva de datos. Esto es la distancia y la proximidad de un dato determinado respecto al promedio.
  • Gráficos: La representación gráfica resulta fundamental para entender los diferentes datos estadísticos. Existen varios tipos de gráficos en función del tipo de representación que quieras mostrar. Algunos de los más comunes son las barras o los polígonos, entre otros.
  • Asimetría: Se conoce con este término a la forma en la que se distribuyen determinados valores respecto al promedio.

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Tipos de inferencia estadísticas descriptiva

En cambio, en la inferencia estadística se extraen conclusiones a partir de los datos mostrados en la descriptiva. Sin embargo, debes tener claro que este tipo de cálculos al ser del tipo probabilístico tienen un cierto margen de error. Este tipo de análisis tiene el principal objetivo de predecir un comportamiento de algunas variables. Esto es la base del machine learning o determinados sistemas de inteligencia artificial como pueden ser los modelos predictivos. Podrás clasificar los tipos de inferencia en dos grandes categorías:

  • Hipotésis: Generalmente, cuando recoges una muestra de datos lo haces con una posible hipótesis. En este caso, a partir de los datos recogidos, deberás confirmar o desmentir tu argumento inicial.
  • Intervalo de confianza: Estos valores aleatorios te permitirán identificar los diferentes márgenes de error que puedan existir.

En este sentido, las estadísticas descriptivas recogen los valores necesarios y son precisas al cien por cien. En cambio, la inferencia te permite extraer conclusiones a partir de los datos anteriores.  No obstante, juega un papel muy importante en todo lo relacionado con la analítica. Además de ser capaces de anticipar un resultado, son capaces de determinar una probabilidad de que algo ocurra.

Uno de los modelos más comunes es el árbol de decisión, el cual predice la posibilidad de un resultado en base a diferentes escenarios paralelos. Generalmente, los tipos de pregunta que se pueden responder en estos modelos están relacionadas con el ¿qué pasa si…? Existen otros modelos más avanzados basados en cantidades, pero independientemente del tipo de variable que quieras trabajar, es necesario seguir unas reglas o procedimientos estadísticos que deben ser analizados. Es por esto que cualquier modelo de Big Data debe contar con un principio estadístico que lo soporte.

El primer paso en Big Data

Las variables de datos que existen en la actualidad son infinitas. Te mueves y cuentas con una posición GPS que denota cierta información sobre tu comportamiento como usuario. Vas al gimnasio y entras con una pulsera inteligente que registra al día y la hora que has accedido al recinto deportivo. Todos estos datos pueden ayudar a tu empresa a tomar las decisiones adecuadas para mejorar tu rendimiento.

Todos estos datos se introducen en diferentes plataformas de Big Data, para su posterior análisis. El primer paso que deberás aplicar tras su almacenamiento son diferentes técnicas descriptivas que te permitirán validar la calidad de los datos correspondientes. Adicionalmente, podrás representarlos de una manera más visual que facilitará llegar a las conclusiones adecuadas.

Por ejemplo, en función de si tus datos tienen una sola moda o una distribución multimodal, podrás dividir a tu población en cuantas modas necesites y usar un algoritmo de machine learning para cada una de ellas. Además, podrás conocer si algún intervalo en una variable predictora puede estar impactando tu objetivo de negocio.

Es fundamental en cualquier proceso de este tipo que los datos tengan la suficiente calidad para que tú puedas sacar las conclusiones adecuadas. Para conseguir una empresa que sea data-driven es imprescindible utilizar sistemas de estadística descriptiva como una primera fase antes de abordar el análisis. Si quieres seguir aprendiendo sobre el uso y la gestión de los datos para las empresas, inscríbete en nuestro Máster en Big Data en IMF Business School.

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