Listas en estadística Big Data

Las listas en estadística Big Data son uno de los componentes base para el desarrollo de un estudio estadístico de determinado conjunto de datos. En suma, un buen data scientist debe poner en consideración este tipo de elementos, puesto que a partir de ellos procede a elegir la mejor alternativa para dar solución a cierto problema en el manejo de los macrodatos.

Este tipo de aspectos generan un desarrollo del análisis estadístico de la información de forma más especializada, ágil y precisa, por medio de las listas te ahorrarás más tiempo y procedimientos si es lo que tu estudio necesita, así que si lo que buscas es aprender cómo utilizarlas, ¡este post es ideal para ti!

Para profundizar en este tema, en el desarrollo de este post te exponemos todo lo que necesitas saber sobre las listas en estadística Big Data.

¿Para qué sirve la estadística Big Data?

Antes de entrar en materia con las listas en estadística Big Data, debes recordar para qué sirve esta en el manejo de los macrodatos.

Principalmente, la estadística en el Big Data se comporta como un proceso de reconocimiento de la información y el valor que posee el conjunto de datos que se va a procesar. Por ello, esta rama cuenta con una gran variedad de componentes, herramientas y procesos que, principalmente, se apoyan en el lenguaje de programación R, el predilecto para las operaciones y asignaciones de estadística.

Listas en estadística Big Data

Las listas en estadística Big Data son uno de los elementos clave para desarrollar las clasificaciones, operaciones y asignaciones de los datos. De la mano de estas podrás encontrar a los vectores, las matrices, los factores, los datasets, las fechas, los tipos de datos y de variables.

Las listas en estadística Big Data se pueden considerar vectores en los que se puede almacenar cualquier tipo de dato con el que te encuentres trabajando en tu procesamiento de los macrodatos.

A continuación, te exponemos un breve ejemplo en el que se muestra cómo funcionan las listas:

c(1,3,"catorce","panama")

myList<-list(1,3,"catorce","panama")
str(myList)

myList

También podrás asignar un nombre a cada valor, así:

datosPersonales<-list(nombre="Philip",
                   apellido="García",
                   teléfono=600100100)
datosPersonales

Acceso a elementos

Ahora, podrás acceder a los distintos elementos utilizando su índice o nombre:

datosPersonales[[1]]

‘Philip’

datosPersonales[["nombre"]]

‘Philip’

datosPersonales$nombre

‘Philip’

is.null(datosPersonales[["edad"]])

TRUE

is.null(datosPersonales[["direccion"]])

TRUE

names(datosPersonales)

1. ‘nombre’
2. ‘apellido’
3. ‘teléfono’

datosPersonales[["direccion"]]<-list(ciudad="Madrid",calle="Desengaño",numero=21)
datosPersonales[["direccion"]]

$ciudad ‘Madrid’

$calle ‘Desengaño’

$numero 21

datosPersonales

$nombre ‘Philip’

$apellido ‘García’

$teléfono 600100100

$direccion $ciudad ‘Madrid’

$calle ‘Desengaño’

$numero 21

datosPersonales[["direccion"]]$calle

‘Desengaño’

datosPersonales[["direccion"]][["calle"]]

‘Desengaño’

datosPersonales$direccion[[2]]

‘Desengaño’

print(paste("La longitud total de la lista es",length(datosPersonales)))

[1] “La longitud total de la lista es 4”

Por medio de este post, te hemos expuesto cómo funcionan las listas en estadística Big Data; sin embargo, te recordamos que la rama de la estadística en el manejo de los macrodatos es sumamente amplia y cuenta con muchas más opciones para analizarla. Por ello, ¡te animamos a dar el siguiente paso aprendiendo sobre el Big Data!

Nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning es ideal para ti. En él, llevarás a la práctica, entre otras cosas, el análisis exploratorio de datos, que es el primer paso que todo data scientist tiene que tomar. Para ello, es fundamental tener un buen conocimiento de estadística que te permita saber si ciertas variables tienen relación o no o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales. Un buen análisis estadístico te proporcionará respuestas que pueden complementar algún modelo posterior de Machine Learning más complejo. ¿A qué estás esperando para empezar? ¡Apúntate ya!