Los datos siempre han estado ahí y siempre se ha tendido a querer analizarlos para tomar las mejores decisiones, ya sea a nivel empresarial o gubernamental. Con el tiempo, la cantidad de datos que generamos ha ido aumentando considerablemente, por lo que, el muestreo de datos, el dividir la información en subconjuntos de datos más pequeños ha ido cobrando importancia. 

Muy resumidamente, podemos decir que el muestreo de datos son las distintas técnicas de análisis estadístico usadas para seleccionar, manipular y analizar un subconjunto de datos representativos y que nos brinden información relevante. 

Sin embargo, dentro del concepto de muestreo de datos hay mucho más y, en este artículo veremos no solo qué es o cómo funciona, sino también cómo se relaciona con el análisis de datos y la importancia de de una buena formación en Big Data. ¡Empezamos!

 

¿Qué es el muestreo de datos?

Cómo decíamos, el muestreo de datos engloba a todas las técnicas estadísticas que se ocupan de crear subconjuntos de datos a partir de muestras grandes de información. Esto permite que los científicos de datos, los Big Data analyst y otros profesionales relacionados puedan identificar patrones y tendencias dentro del conjunto mayor de datos, solo que a partir de muestras más reducidas. 

Gracias al muestreo de datos, todos los profesionales del análisis de datos pueden trabajar con una cantidad más pequeña de información que es mucho más manejable. De esta forma, pueden construir una población estadística sobre la que ejecutar modelos analíticos más ágilmente. 

Identificar y analizar una muestra representativa es más eficiente y rentable que hacerlo sobre todos los datos o la población de muestra. 

El muestreo de datos puede ser especialmente útil con conjuntos de datos que son demasiado grandes para analizarlos de manera eficiente en su totalidad. Por eso, son un conjunto de técnicas que encajan muy bien dentro del ámbito del Big Data o de Data Science. 

A pesar de ello, hay que tener en cuenta que es posible que se generen errores, dependiendo del tamaño de la muestra que se tome. Es decir, crear subconjuntos de datos más pequeños puede revelar información importante sobre el conjunto mayor, pero, en ocasiones, analizar muestras grandes genera resultados más precisos, ya que dificulta la manipulación y la interpretación errónea de los datos. 

 

¿Cómo funciona el muestreo de datos?

El muestreo de datos engloba distintas técnicas y métodos, seleccionar el ideal es algo que depende del conjunto de datos y de la situación. Este muestreo se puede basar en la probabilidad, utilizando números aleatorios que se corresponden a puntos determinados dentro del conjunto de datos. De esta forma se puede asegurar que no existe correlación entre los puntos elegidos para la muestra. 

Por otra parte, también existen técnicas de muestreo no probabilístico. En este caso, el enfoque se basa en el criterio del analista, que extrae una muestra de datos basándose en su propio juicio. En este caso, es más difícil extrapolar si la muestra es representativa o tiene influencia en el conjunto de datos de partida. 

Los muestreos de datos pueden elaborarse siguiendo distintas técnicas basadas en probabilidad o criterios predefinidos por analistas e investigadores. 

Una vez generada, una muestra se puede utilizar para análisis predictivos. Por ejemplo, una empresa minorista podría usar el muestreo de datos para descubrir patrones sobre el comportamiento del cliente y el modelado predictivo para crear las estrategias de venta más efectivas. 

 

Tipos de muestreo de datos: probabilísticos y no probabilísticos

Como decíamos, existen dos tipos de muestreo de datos, uno con un enfoque probabilístico y otro con un enfoque no probabilístico: 

Muestreo de datos probabilístico

En el muestreo probabilístico nos encontramos con distintos tipos de enfoques: 

• Aleatorio simple. En este caso, se emplea un software con el que se selecciona de manera aleatoria sujetos o puntos concretos de entre toda la población de la muestra estadística. 
• Estratificado. En el muestreo estratificado, los conjuntos de datos se crean en función de un factor de interés común para lo que el analista necesita. A partir de ese factor o punto en común, se seleccionan datos de forma aleatoria para cada subgrupo o subconjunto de datos. 
• Por conglomerados. El conjunto de datos mayor se divide en subconjuntos más pequeños que se denominan conglomerados. Una vez hecha esta división, se realiza un muestreo aleatorio entre ellos. 
• Etapas múltiples. Se trata de una forma más compleja de realizar un muestreo de datos por conglomerados. En este método también se divide el conjunto de datos de referencia en varios conglomerados. Sin embargo, estos conglomerados se desglosan en función de un factor secundario y, a partir de ahí se muestrean y se analizan. 
• Sistemático. Se crea la muestra estableciendo un intervalo en el que extraer datos del conjunto más grande. 

Muestreo de datos no probabilístico

Dentro del muestreo de datos no probabilístico nos encontramos con: 

• Conveniencia. Se recopilan datos de un grupo fácilmente accesible y disponible para el análisis que interese. 
• Intencional. El analista selecciona los datos a muestrear en función de unos criterios predefinidos, bien por él, bien por la empresa para la que trabaje. 
• Consecutivo. Se recopilan todos los datos de interés sobre cada sujeto que cumple con unos criterios determinados hasta que se cubre el tamaño de la muestra deseado. 
• Por cuotas. El analista garantiza la misma representación para todos los subgrupos en la muestra de datos que toma. 

 

¿Quieres ser especialista en análisis de datos?

Las técnicas estadísticas para el análisis de datos tradicional se quedan obsoletas o se integran dentro de las nuevas tendencias y tecnologías. El muestreo de datos, como hemos visto puede ser útil dentro del análisis masivo de Big Data, pero, para dominarlo, es necesario formarse. 

Ten en mente que el análisis de Big Data se está convirtiendo en una especialidad muy importante en distintos sectores. Esto hace que los profesionales cualificados y bien formados sean especialmente importantes. Por eso, si quieres trabajar en el análisis de datos, debes prepararte adecuadamente. 

En Tokio School somos especialistas en la formación orientada a nuevas tecnologías. El Big Data no es una excepción y por eso, también contamos con formaciones relacionadas con esta disciplina. 

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