Carlos, un analista de datos, fue asignado a un proyecto importante para analizar las ventas del trimestre. Al revisar los datos, notó que los resultados parecían inflados, en otra palabras, eran cifras monstruosas, así que eliminó los duplicados, ajustando las cifras a la realidad. Luego, al crear gráficos, descubrió que errores tipográficos como "Café" y "Cafee" estaban desorganizando sus categorías. Usó "Buscar y Reemplazar" para estandarizar los nombres y obtener un análisis coherente.
Finalmente, cuando combinó datos en un resumen, las fórmulas no funcionaban correctamente. Tras investigar, se dio cuenta de que había espacios en blanco adicionales que estaban causando el problema. Eliminó esos espacios con la función "ESPACIOS" y logró que sus fórmulas funcionaran perfectamente. Gracias a estas acciones, Carlos presentó un informe preciso y útil, aprendiendo que depurar datos es esencial para un análisis confiable.
Después de asegurar la calidad de tus datos, recuerda que la precisión en el análisis depende directamente de la limpieza inicial que hagas. Antes de profundizar en cualquier proyecto, dedica tiempo a revisar y depurar tus datos con atención. Un pequeño error o una inconsistencia puede comprometer todo el trabajo, mientras que datos bien preparados te permitirán obtener resultados claros y tomar decisiones acertadas. No subestimes el poder de comenzar con una base sólida.
A pesar que Carlos revisó y ajustó la información, todo fue un proceso manual, lo ideal es automatizar.
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