Escalado multidimensional en el análisis de datos: definición y ejemplos

Examinando el desorden

Consumimos mucha información, aunque es posible que no nos demos cuenta. Los noticieros de televisión nos mantienen al tanto de las cosas que suceden a nuestro alrededor, varios sitios web nos brindan información sobre temas específicos e incluso nuestros teléfonos celulares nos brindan información interesante de nuestros amigos y familiares. Pero cuando esa información está lista para nuestro consumo, ha sido masajeada. Eso tiene sentido ya que la información en bruto sería difícil de digerir. ¿Te imaginas intentar ver las tendencias de la temperatura sin el gráfico correspondiente, o las fluctuaciones en el mercado de valores? La mayoría de nosotros no podemos. Sin esos ajustes, la información en bruto sería simplemente desordenada. Por lo tanto, empleamos una serie de técnicas para ayudarnos a darle sentido a todo. Uno de ellos es el escalado multidimensional.

¿Qué es el escalamiento multidimensional?

El escalado multidimensional es el proceso de encajar un conjunto de valores desconocidos o desconocidos en un marco familiar. Este ajuste asegura que las proporciones de los valores permanezcan iguales cuando se comparan entre sí. El propósito es permitir que se realicen comparaciones de los valores con algo que se conoce. Como ejemplo, piense en el gráfico de temperatura mencionado anteriormente. Cuando miras el gráfico, ¿estás mirando los valores o estás comparando los valores con algo como la temperatura ambiente o el punto de congelación del agua? Probablemente, estás haciendo comparaciones. Eso es porque la comparación nos da más información de la que tendrían los valores directos por sí mismos. La comparación nos da contexto.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso de examen, lo que significa que se aplican diversas técnicas a la información con el fin de derivar algún tipo de conclusión a partir de esa información. Por ejemplo, supongamos que desea determinar la edad promedio de un grupo de personas. Puede sumar todas sus edades y dividir por el número de personas. Llegó a una conclusión (edad promedio) utilizando dos operaciones o técnicas matemáticas (sumar, dividir) para llegar a esa conclusión. Claramente, este ejemplo es bastante simple. Pero no se necesita mucho para ver cómo se puede extender esto usando otras situaciones y técnicas.

¿Cómo se relacionan el escalado multidimensional y el análisis de datos?

El escalado multidimensional es un ejemplo de técnica de análisis de datos. Y al igual que sumar y dividir arriba, puede aplicarlo a un conjunto de información de entrada. El resultado de ese proceso le dirá algo sobre el conjunto de información que aún no sabía. Considere el gráfico de temperatura mencionado anteriormente. En el momento en que pone en juego el marco conocido, como la temperatura ambiente, inmediatamente sabe si necesita un suéter o una chaqueta si sale al aire libre o si es hora de sacar las botas de invierno.

¿Qué es un ejemplo de escalamiento multidimensional?

De acuerdo, hasta ahora, los ejemplos han sido bastante simples, destinados a respaldar el punto que se está planteando. Veamos algo más complejo. El escalado multidimensional se usa a menudo para generar una matriz de similitud y el gráfico asociado. Digamos que queremos examinar las distancias de vuelo entre cinco ciudades de EE. UU. La matriz de similitud podría verse así:

El gráfico asociado generado a partir de esta información se vería así:

Ejemplo de gráfico de matriz de similitud

Tenga en cuenta que podemos recopilar información útil de esta representación. Por ejemplo, las distancias entre cada ciudad se pueden ver por las distancias relativas entre los puntos en el gráfico. Los puntos que están agrupados son los más cercanos y pueden ser candidatos para un viaje de ventas o marketing concentrado. O mirando al otro lado, una brecha entre dos grupos puede indicar que se necesitan dos viajes. Hay muchas interpretaciones posibles. Realmente depende de las necesidades específicas de la persona que mira la matriz.

Resumen de la lección

En resumen, la escala multidimensional es el proceso de encajar un conjunto de valores desconocidos en un marco familiar, con el propósito de hacer comparaciones útiles. El análisis de datos es el proceso de generar alguna conclusión a partir de una recopilación de información utilizando una variedad de técnicas. El escalado multidimensional es una técnica de análisis de datos. Se puede utilizar para una serie de cosas, incluidas las comparaciones de datos meteorológicos y matrices de similitud.

Continua con:

1. Escalado Multidimensional: definición y uso
2. Escalado uniforme y no uniforme: definición y ejemplos
3. Aplicación práctica: Infografía de marcos y métodos de escalado ágiles
4. Escalado ágil: métodos y marco

Rodrigo Ricardo Editor y fundador