Cuando se habla de procesamiento de datos a gran escala en poco tiempo y garantizando la integridad de los datos, se está hablando de Big Data. Una de las herramientas necesarias para el procesamiento efectivo de datos masivos, son los modelos lineales, los cuales están asociados al campo de la estadística.
Podría decirse que los modelos lineales son la forma más simple de machine learning que existe. Esto debido a que se utilizan de acuerdo al contexto que se le está dando a los datos que están siendo procesados al momento. En el contexto del Big Data, no importa el origen de los mismos ni la tipología. Parte del procesamiento consiste en darles algún valor significativo.
Los modelos lineales permiten un mejor análisis de Big Data
Los modelos lineales en el Big Data se usan frecuentemente es a través de conexiones con modelos de regresión. Siendo la regresión lineal uno de sus tipos más usados. Además, se puede hacer análisis de datos con respecto a series de tiempo. Haciendo de los modelos lineales una solución para la reducción de la complejidad del procesamiento.
Regresión lineal en el Big Data
Para el análisis y procesamiento de datos de índole predictivo, se utiliza la regresión lineal como modelo eficiente para hacer estas tareas. Más si estas tareas implican un flujo masivo de datos constante y casi infinito. Razón por la cual, se necesita un método eficiente capaz de interpretar dichos datos y procesarlos en un lapso de tiempo corto.
Este modelo lineal se utiliza para aproximar una relación entre variables dependientes e independientes a través de términos aleatorios. Si se habla de entornos de Big Data, se dividen las bases de datos, contenedores y demás sistemas de almacenamiento. Esto para hacer el procesamiento adecuado de cada una de las variables.
En este caso, técnicas como el data mining se utilizan en grandes bases de datos y también puede utilizarse en bases de datos pequeñas. La distribución de las variables en el procesamiento de los datos puede afectarse por valores y variables externas. Siendo necesario recurrir a otros modelos de regresión lineal.
Regresión lineal simple
Para simplificar la complejidad del procesamiento de Big Data, la regresión lineal simple se utiliza para conformar solo 2 variables de estudio. De tal forma que estas variables que se toman, estén relacionadas mediante relaciones funcionales. Cuando se toman muestras de datos con variables desconocidas, se estiman parámetros para relacionarlas.
Regresión lineal múltiple
Este tipo de regresión lineal consiste en analizar Big Data entre 2 o más variables a través de modelos matemáticos, fórmulas y ecuaciones. En el campo del tratamiento de datos masivos, se estudian variables que están relacionadas entre sí. De tal forma que es probable que una variable esté relacionada con otras de forma matemática.
La regresión logística, un modelo eficiente en el Big Data
Cuando se habla de data science o Big Data, la regresión logística es un modelo estadístico e inferencial, apoyándose el algoritmo de Walker – Duncan para obtener estimaciones verosímiles a la hora de analizar datos. En este tipo de contexto, se utiliza la regresión logística para hacer una especie de pronóstico de probabilidades de que ocurra o que no ocurra un evento o proceso determinado.
En el entorno empresarial, se puede utilizar la regresión logística para determinar probabilidades con respecto a los posibles resultados que se obtengan de tomar una serie de decisiones. Por ello, es tan importante este modelo lineal en organizaciones que trabajan con Big Data para el análisis de resultados.
Este tipo de modelo lineal está representado en la probabilidad de éxito o fracaso de un evento o de una decisión tomada. Todo ello teniendo como punto de referencia un entorno organizacional. Por ello, cuando se procesan y analizan datos a gran escala, la regresión logística es indispensable para la toma de decisiones.
La dependencia de las variables
Este modelo de regresión permite estudiar la dependencia de una variable a otras, no necesariamente en el mismo espectro de tipología de datos. El principio de monotonía está presente en este método, ya que se analiza si un evento X es que una determinada persona compra un producto específico y Y representa la edad. Debería de ocurrir o no una compra efectiva.
Máquinas de soporte vectorial
Se trata de algoritmos de aprendizaje supervisado que deducen funciones a partir de datos de muestra, tal como el aprendizaje automático y data mining. De esta forma, las máquinas de soporte vectorial se usan para darle solución a problemas de clasificación de datos o de regresiones lineales.
En el caso del análisis y procesamiento de Big Data, se trata de un algoritmo discriminativo. Ya que si se tienen 2 o más tipos de datos, el sistema los clasifica según parámetros establecidos o según la configuración de los algoritmos.
Se define en un hiperplano optimizado que separa todas las clases y tipos de datos, para iniciar la clasificación de los mismos. Es decir, divide las etiquetas o los tipos de datos mediante una línea, gráficamente hablando, es el hiperplano que separará y clasificará a las variables que se tomen en consideración.
Gracias a los modelos lineales, se solucionan diversos inconvenientes cuando los datos masivos tienen una complejidad significativa. Por ello, en la Maestría en Big Data Analytics podrás estudiar a fondo todos estos modelos y aplicarlos a los diversos sistemas y plataformas de recolección, análisis, procesamiento y almacenamiento de datos masivos.
