¿Cómo funcionan las tablas en estadística Big Data?

Si formas parte del mundo del Big Data, es imprescindible que conozcas cómo funcionan las tablas en estadística Big Data para el desarrollo de un análisis estadístico de los macrodatos, ya que estas facilitan de muchas formas la organización y el desarrollo de tu procesamiento de los macrodatos.

En efecto, el volumen de datos que se producen en la actualidad puede ayudarte a medir prácticamente cualquier factor de la información, por ello, este tipo de herramientas facilitan un procesamiento de los datos. En este post, te explicamos cómo funcionan las tablas en estadística Big Data.

¿Cómo funcionan las tablas en estadística Big Data?

Tal como su nombre indica, las tablas en estadística Big Data hacen referencia a la forma en la que se organiza la información, es decir, en tablas con filas y columnas. Estas se utilizan principalmente para estudios de frecuencia, puesto que cuentan el número de veces que ha ocurrido algo.

En este orden de ideas, las tablas de estadística Big Data se presentan como una manera de sintetizar datos muy precisos, ya que su estructura clarifica el tipo de relación que estos tienen entre sí.

Ejemplo práctico

A continuación, te compartimos cómo funcionan las tablas en estadística Big Data a partir de un ejemplo práctico en el que te presentamos unos datos procesados a partir de los sabores de las comidas. Te aconsejamos leer y realizar la inscripción paso a paso para que lo comprendas en profundidad:

saboresDePlatos

1. ‘Dulce’
2. ‘Salado’
3. ‘Ácido’
4. ‘Amargo’
5. ‘Umami’
6. ‘Dulce’
7. ‘Salado’
8. ‘Ácido’
9. ‘Umami’
10. ‘Umami’
11. ‘Salado’

tblSabores <- table(saboresDePlatos)
tblSabores

names(tblSabores)

1. ‘Ácido’
2. ‘Amargo’
3. ‘Dulce’
4. ‘Salado’
5. ‘Umami’

str(tblSabores)

'table' int [1:5(1d)] 2 1 2 3 3
 - attr(*, "dimnames")=List of 1
  ..$ saboresDePlatos: chr [1:5] "Ácido" "Amargo" "Dulce" "Salado" ...

attributes(tblSabores)

class(tblSabores)

‘table’

attributes(tblSabores)$dimnames$saboresDePlatos

1. ‘Ácido’
2. ‘Amargo’
3. ‘Dulce’
4. ‘Salado’
5. ‘Umami’

color  <- c("marrón","negro","blanco","negro","blanco","negro","negro","marrón","marrón","marrón")
animal <- c("gato","gato","perro","gato","gato","perro","perro","perro","gato","gato")

tbl_animal<-table(animal,color)
tbl_animal

str(tbl_animal)

 'table' int [1:2, 1:3] 1 1 3 1 2 2
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ animal: chr [1:2] "gato" "perro"
  ..$ color : chr [1:3] "blanco" "marrón" "negro"

attributes(tbl_animal)$dimnames

attributes(tbl_animal)

Por medio de este post te has familiarizado con cómo funcionan las tablas en estadística Big Data y, como has podido notar, su desarrollo es mucho más sencillo que el de otras herramientas de organización de los datos y sus resultados. Sin embargo, debes considerar muchas más estrategias con el fin de saber elegir cuál de ellas es la mejor opción para tu estudio estadístico.

Para ello, desde KeepCoding te animamos a participar en nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Allí aprenderás todo lo necesario sobre este entorno de la estadística Big Data y cuáles son las opciones con las que puedes contar a la hora de realizar un estudio estadístico con tu datos procesados. En suma, aprenderás sobre fuentes de datos múltiples, visualización de relaciones entre valores numéricos (diagramas de dispersión, regresión y clustering), de tipos de datos específicos, como geográficos o mapas de calor, etc. ¡Apúntate ahora y no esperes más para empezar!