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Influencia del Big Data en los modelos estadísticos

El desarrollo y aplicación del big data en los actuales ordenadores ha representado un paso más allá en el aprendizaje y la creación de modelos estadísticos. Te explicamos la relación entre las dos disciplinas y qué resultados ofrece.

Big data y estadística

El big data se convierte en una herramienta muy poderosa para posibilitar el aprendizaje estadístico en ordenadores. Esta tecnología ya está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana, desde los algoritmos que nos recomiendan música en base a lo que escuchamos habitualmente hasta el reconocimiento facial.

También se usa en las redes neuronales en busca de la creación de modelos predictivos. Es tal la importancia de esta tecnología en todo tipo de aplicaciones que ya existe un máster para conocer mejor sus aplicaciones.

Por otro lado, la estadística se basa, esencialmente, en el intento de predicción de una variable que se asocia a una observación. Con esta premisa, puedes encontrarte ante problemas de tipo cualitativo y de clasificación, pero en todos los casos el objetivo será siempre el mismo: encontrar la relación matemática en forma de función que relacione las predicciones y las respuestas de la forma más precisa.

Los algoritmos que se aplican para dar lugar a esta relación en ordenadores se conocen como machine learning o modelos de aprendizaje estadístico. Implican la elección de regresiones logísticas, los árboles de regresión o clasificación y los modelos más sofisticados –como las redes neuronales profundas– para lograrlo.

En este sentido, el big data juega un papel muy importante.

La precisión de un modelo estadístico se basa, en buena parte, en los conceptos de error reductible e irreductible. El primero es el que se refiere a las predicciones que pueden mejorar con algoritmos para estimar, mientras que el segundo describe las variables que son fruto del azar o que, simplemente, no consideras en tu estudio.

Teniendo en cuenta esto, es obvio que no resulta fácil optar por el mejor modelo predictivo.

En todo caso, merece la pena que tengas en cuenta que los modelos estadísticos deben ser flexibles para poder trabajar con precisión los datos disponibles, pero sin llegar a su sobredimensión. Es decir, han de aprender también datos superfluos que dificulten el resultado final de las predicciones. Esto se denomina sesgo y varianza de un modelo estadístico. Contar con un big data bien estructurado y trabajado es esencial para su adecuado control.

Influencia en los modelos estadísticos de ordenadores

La influencia del big data en los modelos estadísticos en ordenadores pasa, sobre todo, por la variación del modo en que se establecen y testan.

Hasta hace pocos años, lo habitual eran los modelos estadísticos secuenciales, mientras que ahora se pueden hacer cálculos algebraicos que permiten conocer el efecto de una determinada variable en el conjunto sin tener que volver a hacer cálculos. Por lo tanto, es posible establecer métodos eficientes de diagnóstico y sensibilidad.

Además, puedes trabajar con un gran número de datos procesándolos en paralelo y buscando recombinaciones que hagan posible un modelo único.

Asimismo, hay que tener en cuenta que los métodos basados en el machine learning son más dinámicos y multivariantes. De este modo, generan estudios más generales que permiten detectar grupos de datos con más facilidad. De hecho, en este campo, el big data es el que hace posible la existencia de algunos modelos concretos, como los factoriales dinámicos.

En el mismo sentido, has de saber que los métodos automáticos serán los que tendrán más peso en estadística, ya que son los que proporcionan más opciones de análisis en las grandes masas de datos.

El big data y la posibilidad de trabajar con grandes cantidades de datos también han influido en la aparición de los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

El primero hace referencia a la predicción del valor de una variable teniendo en cuenta los otros existentes. El caso más habitual en este sentido es el de los métodos de regresión no lineal.

Por otro lado, los métodos de aprendizaje no supervisado incluyen los de clasificación, o cluster tradicionales, y los de reducción de dimensiones. De hecho, ya se está trabajando en estudios para el abordaje de problemas dinámicos en los que intervienen grandes cantidades de datos y que permiten reducir las dimensiones en series temporales.

El futuro de la estadística

La estadística debe caminar hacia un trabajo conjunto con los expertos en ciencia y tecnología orientado a entender los datos y saber cómo transmitirlos y trabajarlos de la manera más adecuada. De esta manera, se convertirá otra vez en uno de los ejes indispensables para la obtención de conocimiento.

Contar con la ayuda de profesionales especializados en estadística debe ser el requisito indispensable para que el análisis de datos pueda ofrecer campos de especialización muy concretos

Para poder impulsar investigaciones relevantes en campos tan diferentes como la ciencia o el impacto en las aplicaciones, los expertos en estadística actuales necesitan ser capaces de actualizarse y estar abiertos al análisis de datos masivos.

Esto solamente será posible si tienen una formación innovadora y constante que incluya aspectos como el uso de la información del big data para el establecimiento de estudios de impacto en la aplicaciones.

Recuerda que, hoy en día, este tipo de análisis resulta indispensable para la realización de muchas tareas en el ámbito científico y técnico, por lo que los estadísticos deben trabajar para poder desarrollarlos si no quieren verse sustituidos por otros profesionales especializados.

En definitiva, debes tener claro que la estadística actual tiene su futuro en el tratamiento de los datos que se hace con herramientas como el big data, ya que estas proporcionan análisis complejos y masivos. Estos son los demandados hoy en día para el descubrimiento y desarrollo de numerosos modelos predictivos.

Por lo tanto, los profesionales del ámbito de la estadística deben ser capaces de actualizar sus conocimientos en este sentido si no quieren verse sustituidos en la creación de modelos estadísticos para ordenadores por profesionales que dominan las tecnologías de tratamiento y gestión de los datos.

Conocer su importancia y saber manejar la información es indispensable para volver a revitalizar la estadística como una verdadera fuente de conocimiento.

¿Quieres saber más sobre la aplicación del big data en estadística? Contáctanos.

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El desarrollo del big data en los ordenadores ha representado un paso más allá en el aprendizaje y la creación de modelos estadísticos.