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Las series temporales con R y su relación con el Big Data

En primer lugar las series temporales R son una de las claves de la recopilación de datos. Big Data es ya sinónimo de digitalización, anticipación y conocimiento de tu clientela. Te contamos todos los secretos de esta forma de entender mejor los datos que genera tu sitio web o el de la empresa o institución que quieras analizar. Descubre qué son y cuál es su relación con R y el Big Data.

¿Qué son las series temporales?

Por lo que se podrían definir como un conjunto de observaciones de una misma variable que se realizan de manera secuencial. La idea es recopilar datos de forma continuada en instantes temporales distintos. Por lo tanto es posible realizar esta recopilación manteniendo la periodicidad o bien por intervalos.

Por ejemplo, el análisis del precio de una serie de productos básicos en el mercado. Se comenzaría por determinar los días de la visita a los puntos elegidos y posteriormente se realizaría un promedio para obtener un dato específico.

Las series temporales se pueden clasificar en dos grandes grupos:

  • Discreta. Se procede a la observación de un dato de forma puntual.
  • Continua. Se establece una periodicidad para obtener la información necesaria.

De igual manera es importante mencionar que las series se basan en el pasado para prever la tendencia futura siempre que no haya alteraciones o imprevistos.

EL lenguaje R en la estadística del Big Data

Series temporales y R

Los componentes de una serie temporal se podrían dividir en tres grandes grupos que ahora te explicamos:

Tendencia

Es el cambio que puede producirse en los datos siempre teniendo en cuenta el medio en el que se desarrollen. Analiza la posible evolución de los datos.

Efecto estacional

La periodicidad de la serie incide directamente en los resultados obtenidos. Puede ser semanal, mensual, trimestral, semestral, anual o la que se elija, pero siempre ligada a un periodo de tiempo específico.

Parte aleatoria

Tras analizar la información de los dos componentes anteriores, es importante tener en cuenta que los datos también son víctimas de una serie de condicionantes externos que terminan por alterarlos. Debido a ello es esencial incluir este matiz en los cálculos de probabilidades para conseguir el mejor resultado posible.

Las series temporales pueden analizarse con R. Es decir, un motor estadístico creado por Ihaka y Gentleman. Este programa de código abierto está coordinado por el conocido como grupo nuclear de desarrollo R.  Los análisis estadísticos se presentan en la pantalla correspondiente en forma de tablas. En realidad las series temporales generadas con R tienen como objetivo el tratamiento de un conjunto de datos como si se tratase de una serie temporal. Sus componentes son los siguientes:

  • Data. Hace alusión a la matriz con las observaciones.
  • Start. Indica cuándo se procede a la primera observación.
  • End. Marca el final del análisis de los datos.
  • Frequency. Periodicidad de las observaciones en un periodo de tiempo concreto.

Además incluyen otros componentes como plot (representación numérica de los datos), print (la unidad de tiempo a la que pertenece la observación a consultar) y cycle (el subconjunto de la serie en el que es posible detectar la importancia de la estacionalidad de los datos).

Lo habitual es tener en cuenta los componentes anteriores, pero siempre subrayando la influencia de la parte aleatoria y de la estación del año específica. Posteriormente es posible realizar una serie de procesos como los que citamos a continuación:

  • La transformación logarítmica de la serie.
  • La transformación BoxCox.
  • La prueba de heterodasticidad de Goldfeld-Quandt.
  • La simulación de un modelo ARIMA.

¿Cómo presentar los datos de big data para mejorar su usabilidad?

Cómo se relaciona con el Big Data 

Una serie temporal ayuda a procesar los datos recopilados de forma más acertada, ya que los mismos se distinguirán por las siguientes características:

  • Pertenecer a una secuencia que marca su evolución.
  • La serie se puede correlacionar de forma multidimensional.
  • La facilidad de acceso a los datos más útiles y relacionarlos con el momento en el que se obtuvieron.
  • Reflejan el estado, el evento y el valor de la información que se ha de consultar.

Así, lo habitual es que el data scientist cree una base de datos específica (CRUD) para consultarla y tenerla como base para la creación de modelos predictivos. Una CRUD presenta las siguientes ventajas:

  • Se va completando con nuevos datos de forma periódica, es una herramienta indispensable para detectar los cambios en el flujo de información con la periodicidad deseada.
  • Permite consultar los datos en un periodo de tiempo concreto, por lo que es más fácil conocer si las alteraciones producidas son producto de la estacionalidad o de otro factor externo.
  • No es víctima de las actualizaciones constantes, pero sí es un archivo histórico de datos de consulta esencial para tener una visión panorámica de la evolución de la información.
  • Permite la eliminación de lotes de datos que no sean útiles.
  • Está siempre disponible, es fiable y se puede integrar en una base de datos general.
  • No exige capacidad de transacción de datos.

Qué requiere las series temporales con R

Igualmente, cada serie temporal ofrece una información única de enorme utilidad que ayudará al experto en Big Data a completar su modelo predictivo de forma eficaz. En la actualidad, hay varios ejemplos que se han convertido en imprescindibles para cualquier experto en la materia:

  • Amazon AWS.
  • Alibaba Cloud.
  • Riselab.
  • Microsoft Azure.
  • Timescale.

Tras todo lo anterior es posible que hayas deducido que cada serie temporal es una herramienta clave para poder conocer cómo evolucionan los datos en un periodo de tiempo concreto.

Puede que la posibilidad de poder consultar la estadística de un mes determinado, por citar un ejemplo, supone una enorme ventaja que ayuda a cualquier empresa o institución a descubrir cuál es el punto de partida y cuáles son las medidas a aplicar para cambiar la tendencia correspondiente o para mejorarla según el caso concreto.

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