{"id":477,"date":"2021-05-27T06:18:02","date_gmt":"2021-05-27T06:18:02","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1207"},"modified":"2023-03-27T12:14:32","modified_gmt":"2023-03-27T12:14:32","slug":"cuales-son-los-modelos-lineales-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/cuales-son-los-modelos-lineales-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1les son los modelos lineales en el Big Data?"},"content":{"rendered":"\n

Cuando se habla de procesamiento de datos a gran escala en poco tiempo y garantizando la integridad de los datos, se est\u00e1 hablando de Big Data<\/a><\/strong>. Una de las herramientas necesarias para el procesamiento efectivo de datos masivos, son los modelos lineales, los cuales est\u00e1n asociados al campo de la estad\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Podr\u00eda decirse que los modelos lineales son la forma m\u00e1s simple de machine learning que existe. Esto debido a que se utilizan de acuerdo al contexto que se le est\u00e1 dando a los datos que est\u00e1n siendo procesados al momento. En el contexto del Big Data<\/strong>, no importa el origen de los mismos ni la tipolog\u00eda. Parte del procesamiento consiste en darles alg\u00fan valor significativo.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos lineales permiten un mejor an\u00e1lisis de Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Los modelos lineales en el Big Data <\/strong>se usan frecuentemente es a trav\u00e9s de conexiones con modelos de regresi\u00f3n. Siendo la regresi\u00f3n lineal uno de sus tipos m\u00e1s usados. Adem\u00e1s, se puede hacer an\u00e1lisis de datos con respecto a series de tiempo. Haciendo de los modelos lineales una soluci\u00f3n para la reducci\u00f3n de la complejidad del procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

Regresi\u00f3n lineal en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Para el an\u00e1lisis y procesamiento de datos de \u00edndole predictivo, se utiliza la regresi\u00f3n lineal como modelo eficiente para hacer estas tareas. M\u00e1s si estas tareas implican un flujo masivo de datos constante y casi infinito. Raz\u00f3n por la cual, se necesita un m\u00e9todo eficiente capaz de interpretar dichos datos y procesarlos en un lapso de tiempo corto.<\/p>\n\n\n\n

Este modelo lineal se utiliza para aproximar una relaci\u00f3n entre variables dependientes e independientes a trav\u00e9s de t\u00e9rminos aleatorios. Si se habla de entornos de Big Data<\/strong>, se dividen las bases de datos, contenedores y dem\u00e1s sistemas de almacenamiento. Esto para hacer el procesamiento adecuado de cada una de las variables.<\/p>\n\n\n\n

En este caso, t\u00e9cnicas como el data mining se utilizan en grandes bases de datos y tambi\u00e9n puede utilizarse en bases de datos peque\u00f1as. La distribuci\u00f3n de las variables en el procesamiento de los datos puede afectarse por valores y variables externas. Siendo necesario recurrir a otros modelos de regresi\u00f3n lineal.<\/p>\n\n\n\n

Regresi\u00f3n lineal simple<\/h3>\n\n\n\n

Para simplificar la complejidad del procesamiento de Big Data<\/strong>, la regresi\u00f3n lineal simple se utiliza para conformar solo 2 variables de estudio. De tal forma que estas variables que se toman, est\u00e9n relacionadas mediante relaciones funcionales. Cuando se toman muestras de datos con variables desconocidas, se estiman par\u00e1metros para relacionarlas.<\/p>\n\n\n\n

Regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple<\/h3>\n\n\n\n

Este tipo de regresi\u00f3n lineal consiste en analizar Big Data entre 2 o m\u00e1s variables a trav\u00e9s de modelos matem\u00e1ticos, f\u00f3rmulas y ecuaciones<\/strong>. En el campo del tratamiento de datos masivos, se estudian variables que est\u00e1n relacionadas entre s\u00ed. De tal forma que es probable que una variable est\u00e9 relacionada con otras de forma matem\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

La regresi\u00f3n log\u00edstica, un modelo eficiente en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Cuando se habla de data science<\/a> o Big Data<\/a><\/strong>, la regresi\u00f3n log\u00edstica es un modelo estad\u00edstico e inferencial, apoy\u00e1ndose el algoritmo de Walker \u2013 Duncan para obtener estimaciones veros\u00edmiles a la hora de analizar datos. En este tipo de contexto, se utiliza la regresi\u00f3n log\u00edstica para hacer una especie de pron\u00f3stico de probabilidades de que ocurra o que no ocurra un evento o proceso determinado.<\/p>\n\n\n\n

En el entorno empresarial, se puede utilizar la regresi\u00f3n log\u00edstica 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 <\/strong>para el an\u00e1lisis de resultados.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de modelo lineal est\u00e1 representado en la probabilidad de \u00e9xito o fracaso de un evento o de una decisi\u00f3n tomada. Todo ello teniendo como punto de referencia un entorno organizacional. Por ello, cuando se procesan y analizan datos a gran escala, la regresi\u00f3n log\u00edstica es indispensable para la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n

La dependencia de las variables<\/h3>\n\n\n\n

Este modelo de regresi\u00f3n permite estudiar la dependencia de una variable a otras, no necesariamente en el mismo espectro de tipolog\u00eda de datos. El principio de monoton\u00eda est\u00e1 presente en este m\u00e9todo, ya que se analiza si un evento X es que una determinada persona compra un producto espec\u00edfico y Y representa la edad. Deber\u00eda de ocurrir o no una compra efectiva.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1quinas de soporte vectorial<\/h2>\n\n\n\n

Se trata de algoritmos de aprendizaje supervisado que deducen funciones a partir de datos de muestra, tal como el aprendizaje autom\u00e1tico y data mining. De esta forma, las m\u00e1quinas de soporte vectorial se usan para darle soluci\u00f3n a problemas de clasificaci\u00f3n de datos o de regresiones lineales.<\/p>\n\n\n\n

En el caso del an\u00e1lisis y procesamiento de Big Data<\/strong>, se trata de un algoritmo discriminativo. Ya que si se tienen 2 o m\u00e1s tipos de datos, el sistema los clasifica seg\u00fan par\u00e1metros establecidos o seg\u00fan la configuraci\u00f3n de los algoritmos.<\/p>\n\n\n\n

Se define en un hiperplano optimizado que separa todas las clases y tipos de datos, para iniciar la clasificaci\u00f3n de los mismos<\/strong>. Es decir, divide las etiquetas o los tipos de datos mediante una l\u00ednea, gr\u00e1ficamente hablando, es el hiperplano que separar\u00e1 y clasificar\u00e1 a las variables que se tomen en consideraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Gracias a los modelos lineales, se solucionan diversos inconvenientes cuando los datos masivos tienen una complejidad significativa. Por ello, en la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a> <\/strong>podr\u00e1s estudiar a fondo todos estos modelos y aplicarlos a los diversos sistemas y plataformas de recolecci\u00f3n, an\u00e1lisis, procesamiento y almacenamiento de datos masivos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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