En la actualidad, los sistemas que facilitan la manipulación de los macrodatos tienen una gran importancia debido a la gran cantidad de datos que se generan por segundo. Por ello, es relevante saber qué es dataset con variables categóricas en R dentro del área de la estadística para el Big Data.
En efecto, comprender cómo se implementan este tipo de herramientas es imprescindible para conseguir pronósticos de carácter funcional en una organización, de manera que se puedan proponer rutas de acción efectivas. En este post, te explicamos qué es dataset con variables categóricas en R.
¿Qué es dataset con variables categóricas en R?
El dataset con variables categóricas en R pertenece a los factores en este lenguaje de programación y hace referencia a la colección de datos que cuentan con una cantidad valores finita que pertenecen a diferentes categorías.
Por otra parte, debido a la variación que presentan los datos, el gráfico predilecto para esquematizarlos es un diagrama de dispersión, en el que cada uno de los datos se representa por medio de puntos.
Dentro de los ejemplos, los datos que pueden estudiarse con el dataset con variables categóricas en R son los rangos de edad, colores, meses del año o días de la semana, entre otros.
Ejemplo práctico
El dataset con variables categóricas en R puede utilizarse para estudiar una colección de datos con respecto a comidas, sabores, tipos de platos, etc. A continuación, te exponemos un breve ejemplo con diferentes variables en comida; en este caso, se cuenta con variables como el plato, las calorías y el sabor:
comidas<-data.frame(plato=plt, calorias=cal, sabor=saboresDePlatos, stringsAsFactors = F) comidas$plato <- as.factor(comidas$plato) comidas$sabor <- as.factor(comidas$sabor) str(comidas)
Ahora, la inscripción del comando del dataset con variables categóricas en R continúa de la siguiente forma:
'data.frame': 11 obs. of 3 variables: $ plato : Factor w/ 11 levels "Bollo","Caramelo",..: 1 8 5 4 7 2 9 6 11 3 ... $ calorias: num 150 200 10 20 200 5 500 15 450 460 ... $ sabor : Factor w/ 5 levels "Ácido","Amargo",..: 3 4 1 2 5 3 4 1 5 5 ...
comidas<-data.frame(plato=plt, calorias=cal, sabor=saboresDePlatos, stringsAsFactors = T) comidas str(comidas)
A data.frame: 11 × 3
Otra de las formas de esquematizar este tipo de datos puede expresarse por medio de una tabla como la siguiente, en la que se exponen las variables de plato, calorías y sabor con cada una de sus características:
'data.frame': 11 obs. of 3 variables: $ plato : Factor w/ 11 levels "Bollo","Caramelo",..: 1 8 5 4 7 2 9 6 11 3 ... $ calorias: num 150 200 10 20 200 5 500 15 450 460 ... $ sabor : Factor w/ 5 levels "Ácido","Amargo",..: 3 4 1 2 5 3 4 1 5 5 ...
Como podrás notar, los resultados arrojados responden a un grupo de números finitos y específicos según la categorización de las variables.
En el desarrollo de este post, has podido aprender más sobre lo que es un dataset con variables categóricas en R, sin embargo, este factor es solo uno de los dataset que podrás implementar en un estudio estadístico para los macrodatos. Por ejemplo, puedes encontrar el Dataset Frame en R. Por ello, te aconsejamos seguir formándote al respecto y aprender más sobre ello a través del Bootcamp Big Data, una formación intensiva con la que te convertirás en un experto en el ámbito del Big Data en poco tiempo. Te formarás en el proceso de ingesta, clasificación, resguardo, procesamiento y presentación de los macrodatos gracias al uso de diferentes herramientas, sistemas y lenguajes. Además, este bootcamp está enfocado en conceptos de arquitectura, como disponibilidad, escalabilidad, resiliencia… ¡No dudes en solicitar más información, inscríbete ahora y destaca en el sector IT!
