Quienes trabajan con grandes volúmenes de datos saben que es difícil encontrar una manera de interpretarlos de manera clara. Por esta razón, un concepto que resulta muy útil tanto en estadística como en Big Data, es el percentil. Quédate porque te explicaremos qué es y cómo puedes usarlo en tus análisis estadísticos.
¿Qué es un percentil?
Es una herramienta estadística que se utiliza para ubicar un valor dentro de un conjunto de datos. En palabras simples, divide los datos en cien partes iguales. Cada percentil te dice qué porcentaje de los datos está por debajo de un valor específico.
Por ejemplo, si tienes datos sobre los ingresos de mil personas, el P75 sería el valor que representa el límite por debajo del cual se encuentra el 75% de los ingresos. Esto quiere decir que el 75% de las personas ganan esa cantidad o menos, mientras que el 25% restante gana más.
De forma técnica, el percentil i-ésimo (Pi) es el valor donde el i% de los datos están por debajo de ese valor y el (100-i)% están por encima.
¿Para qué se usan?
Son usados en muchos campos, no solo en estadística y Big Data. En los estudios de crecimiento infantil los percentiles se usan para comparar el peso y la altura de un niño con respecto a una población de referencia. También se emplean para analizar tiempos de respuesta en sistemas, resultados de exámenes o incluso para medir el rendimiento de una empresa en relación a sus competidores.
Aplicaciones en Big Data
En este contexto, los percentiles son usados para detectar patrones, analizar distribuciones y tomar decisiones basadas en datos.
- Por ejemplo, si estás trabajando con grandes volúmenes de datos de rendimiento en servidores, podrías usar el P90 para ver en qué porcentaje de tiempo un servidor está respondiendo dentro de un rango aceptable y cuándo está por debajo del rendimiento esperado.
Ejemplo práctico de percentiles en Big Data
Piensa que tienes que analizar los tiempos de carga de una página web para un sitio con millones de visitas.
- Si calculas el P95 de estos tiempos, podrías descubrir que el 95% de las visitas cargan la página en 3 segundos o menos.
Esto te da una idea clara de cómo se está comportando tu sitio para la mayoría de los usuarios y en qué porcentaje deberías mejorar para optimizar la experiencia del 5% restante.
¿Cómo se calculan los percentiles?
Lo grandioso es que puedes usar herramientas como Excel, Google Sheets u otros software estadísticos especializados para calcular de manera fácil los percentiles. Ten en cuenta que la formula puede variar porque va a depender de la herramienta que uses, pero casi todas siguen el mismo concepto: ordenar los datos y encontrar el valor que corresponde al percentil que estás buscando.
En Google Sheets, por ejemplo, puedes calcular el P75 de una muestra de datos con la fórmula:
= PERCENTILE(A1:A1000, 0.75)
Si necesitas saber en qué percentil cae un valor específico, puedes usar:
= PERCENTRANK(A1:A1000, 200)
Esta fórmula te dirá qué porcentaje de los datos es menor o igual que el valor 200.
¿Cómo usar los percentiles en tus análisis estadísticos?
Debes saber que los percentiles te servirán para obtener una imagen clara de los datos, especialmente si se trata de análisis estadísticos en Big Data. Con estos pasos podrás usar los percentiles de varias maneras:
Define tu muestra
Primero, asegúrate de que los datos que estás analizando estén bien definidos y organizados. Los percentiles solo tienen sentido si el conjunto de datos es representativo de lo que quieres medir.
Elige el percentil adecuado
Dependiendo de lo que estés buscando, selecciona el que más te interese. Por ejemplo, el P50 es la mediana, lo que significa que la mitad de los datos están por debajo de ese valor y la otra mitad por encima.
Usa herramientas automatizadas
Aprovecha las herramientas que te mencionamos para calcular los percentiles automáticamente. Esto te permitirá analizar grandes volúmenes de datos sin tener que hacer los cálculos manualmente.
Interpreta los resultados
Una vez que hayas calculado los percentiles, es importante interpretar los resultados de manera adecuada. Pregúntate: ¿qué significa que un valor esté en el P80? ¿Qué implicaciones tiene para tu análisis? Con esta información podrás tomar decisiones informadas basadas en datos reales.
Gestionar grandes volúmenes de datos ya no será una tarea ardua y laboriosa. Ahora que sabes manejar los percentiles podrás hacerlo de forma automática y analizarás con mayor precisión los resultados.
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