Analiza tus datos y archivos Excel con IA

Limpia antes de analizar

Un análisis sobre datos sucios da conclusiones sucias. Antes de calcular nada, revisa duplicados, celdas vacías, formatos de fecha, mayúsculas y minúsculas y unidades (soles y dólares mezclados en una misma columna, por ejemplo).

Guarda siempre una copia del archivo original y anota cada cambio que hagas. Así puedes revertirlo si algo sale mal y explicar de dónde salió cada número.

Un orden práctico: primero elimina los duplicados exactos, luego unifica las escrituras (por ejemplo, «Lima», «lima» y «LIMA»), después decide qué hacer con los vacíos (completarlos si tienes la información, marcarlos como «sin dato» o excluirlos) y por último revisa los valores extremos. Cada decisión cambia los resultados, por eso conviene dejarla anotada.

Separa los hechos de las hipótesis

Un hecho se lee directamente en los datos («las ventas de octubre fueron mayores que las de septiembre»). Una hipótesis intenta explicarlo («subieron por la promoción») y necesita comprobación. Una IA suele mezclar ambas con mucha seguridad.

Pídele que las etiquete por separado, y verifica los cálculos importantes con una fórmula. Cuando una conclusión te lleve a gastar dinero o a cambiar un precio, busca una segunda evidencia antes de actuar.

Un ejemplo con datos inventados: si las ventas de un producto bajaron 20 % en un mes, eso es un hecho. Decir que bajaron porque un competidor rebajó su precio es una hipótesis: para comprobarla necesitas más información, como los precios del competidor o si tus otros productos también bajaron.

Elige el gráfico que responde tu pregunta

Las líneas muestran evolución en el tiempo; las barras comparan categorías; los gráficos de dispersión muestran la relación entre dos variables; los circulares solo funcionan con pocas partes. Un gráfico debe responder una pregunta concreta: si no puedes decir cuál, probablemente sobra.

Pon título con la conclusión, etiquetas legibles y una escala que no exagere las diferencias.

Evita los gráficos con demasiadas series: si tienes más de cinco o seis líneas, es mejor agrupar o mostrar solo las que cuentan la historia. Ordena las barras de mayor a menor cuando compares categorías, salvo que tengan un orden natural, como los meses.

Cuidado con las muestras pequeñas y los periodos distintos

Con pocos datos, un solo cliente o un mes atípico cambian el resultado. Habla de cantidades antes que de porcentajes cuando la muestra sea pequeña, y avisa cuando los periodos no sean comparables (por ejemplo, un mes con más días de venta que otro). «Con estos datos no se puede afirmar» también es una conclusión válida.

Antes de comparar dos periodos, verifica que midan lo mismo: los mismos días, la misma cantidad de locales abiertos y condiciones parecidas. Una comparación injusta produce conclusiones que no se sostienen cuando alguien pregunta cómo se calculó.