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Limpieza de datos usando Google Sheets

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Recursos

¿Cómo descubrir historias en tus datos?

Navegar por un mar de datos puede parecer tan desafiante como explorar un bosque denso. Sin embargo, como en cualquier aventura, la clave no es llegar con una historia prefabricada, sino permitir que la historia te encuentre a ti. Este revelador enfoque cambia la manera en que trabajamos con bases de datos, insinuando un rol más de explorador que de juez.

¿Por qué comparar un dataset con un bosque?

Imagina que una base de datos es un vasto bosque. ¿Tu misión? No es talar ni plantar a tu antojo, sino observar, respetar y entender lo que se presenta ante ti. Este enfoque abierto fomenta la curiosidad y la autenticidad en el análisis de datos, permitiéndonos encontrar respuestas genuinas y, a veces, inesperadas.

  • No cortar ni plantar: Tu rol como analista es observar y respetar.
  • Examinar para entender: Descubre lo que realmente se esconde en cada dato.
  • Comunicar efectivamente: Relata con precisión lo que el "bosque" de datos está diciendo.

¿Qué preguntas iniciales podemos hacer a los datos globales?

Comenzar a explorar un gran conjunto de datos, como uno que abarca todas las economías del mundo, puede parecer abrumador. Sin embargo, las preguntas guían el camino hacia descubrimientos significativos.

  1. Economías más grandes: Al ordenar por el año 2022 de mayor a menor, descubrimos que Estados Unidos, China y Japón lideran en tamaño económico.
  2. Economías más pequeñas: Invertir el orden nos lleva a países como Tuvalu, Kiribati y las Islas Marshall, las economías más pequeñas de 2022.

Esta metodología de formular preguntas tiene el poder de revelar insights valiosos, transformando lo complejo en algo comprensible.

¿Cómo abordar preguntas complejas con datos?

A menudo, no basta con respuestas simples a preguntas directas. Las preguntas que requieren manipulación de datos son aquellas que realmente iluminan.

  • Crecimiento del PIB en el siglo XXI: Comparando el Producto Interno Bruto (PIB) del año 2000 con el de 2022 para cada país, calculamos un incremento porcentual.
  • Resultados sorprendentes: Guyana destaca con un asombroso crecimiento de su PIB del 1965% entre 2000 y 2022, demostrando ser una economía en expansión.

Trabajar con estadísticas nos lleva a historias ocultas que, a primera vista, no saltan a la vista. En este caso, Guyana se convierte en un foco de interés al analizarse desde esta perspectiva.

¿Cómo visualizar tus hallazgos?

Llegar al punto en el que tenemos datos trabajados y insights significativos lleva inevitablemente al siguiente paso crucial: la visualización. Las gráficas no son solo una forma de embellecer un informe; son herramientas poderosas que transforman los números en narrativas visuales comprensibles.

  • Dashboard del Banco Mundial: Examina cómo el crecimiento de la economía de Guyana es casi exponencial entre 2020 y 2022.
  • Comparación histórica: En los años 90, la economía de Guyana era minúscula en comparación con su situación actual.

Estas visualizaciones permiten contar historias de manera impactante y eficaz, apoyándose en el viaje visual que complementa la narrativa numérica.

Mientras sigues perfeccionando tus habilidades de analista y desarrollando tu capacidad para formular las preguntas correctas, recuerda que la curiosidad es la herramienta más poderosa. Tener la apertura para dejar que los datos cuenten su propia historia puede llevarte a descubrir la magia en los números. ¡Continúa aprendiendo y explorando!

Aportes 21

Preguntas 3

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Top 3 lecciones: 1\) "No explores con una historia en mente, más bien deja que la historia te encuentre a ti." 2\) "Las bases de datos son como un bosque, tu rol no es el de ser leñador o jardinero. Tu rol es respetar el bosque, examinarlo y entenderlo para después comunicar de qué está hecho este bosque." 3\) "Llegar con curiosidad y mente abierta sin asumir la historia que hay detrás. Y luego hacerle preguntas a la Base de datos."
No explores con una historia en mente, más bien deja que la historia te encuentre a ti. Antes de proceder a jugar con los datos, es muy importante que tengas claro el rol de un analista o de un narrador de datos. ### **El rol del analista de datos** Imagina que una base de datos es como un bosque. Tu rol al trabajar con ese bosque no es el de un leñador o jardinero. No vienes a cortarlo, a plantar un jardín, sembrar unas rosas y dejarlo como tú quieras. Al contrario, tu rol es respetar el bosque, examinarlo y entenderlo para después comunicar de qué está hecho ese bosque. ### **En términos reales** Al trabajar con tu base de datos, debes llegar con una curiosidad y una mente abierta, sin asumir cuál es la historia que hay detrás de ellos. ¿Y cómo hacer para entender tu base de datos? Muy simplemente, haciéndole preguntas.
Ya me dió curiosidad que pasó con Guyana
Nos dice que para un analista es muy importante no ir a los datos con una idea ya preestablecida sobre ellos, lo que hace un analista es observar y ver que tienen los datos para poder informar sobre estos tal y como son. Para ello nos ayuda hacernos preguntas como: \- Cuales son los valores más altos o más bajos, en el ejemplo nos dice cuáles son los países con mayor economía en 2020 y cuáles son los de menor economía. \- En el ejercicio hace una pregunta un poco más elaborada, se pregunta cuál es el país cuya economía ha crecido más en este último siglo. \- Guyana fue quien más crecimiento en su PI mostro en el último siglo, se puede ver en las gráficas que tiene un crecimiento exponencial en su último siglo, en 2022 tiene casi 20 veces lo que tenía en 2000. \- El resultado anterior ya nos lleva a preguntarnos, que paso con Guyana en ese tiempo para que su PI aumentara así. Ese es el poder de las gráficas, nos lleva a cuestionarnos del porque esos datos, que sucedió, que cosas influyeron, etc. Así es como se encuentran los insights en los datos.
Hay un error en la fórmula de crecimiento. Al darle formato porcentual en la hoja de cálculo, automáticamente se multiplica por 100. El verdadero crecimiento es del 20%.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-fcef2098-7b22-453f-ad8c-7a1b7263f4d4.jpg)![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-3f1314f1-e53f-468e-bd85-b6e9749ac563.jpg)
Que buena técnica eso de conocer los datos y que la historia llegue sola
Ingresa a los datos sin prejuicios, deja que los datos te cuenten la historia.
**El Producto Interior Bruto (PIB), o Gross Domestic Product (GDP)**, mide el valor de la producción de bienes y servicios de un país al valor monetario de cambio internacional.
Uno de los temas importante incluso en un compañía es esa capacidad y las habilidades para esos insigths de valor que permita realizar una presentación adecuada de los datos.
# Limpieza de datos usando Google Sheets **Visión general:** En esta clase, se enfatiza la importancia de comprender los datos antes de manipularlos. El analista debe llegar con curiosidad y hacer preguntas para revelar insights significativos. **Conceptos clave:** - Rol del analista como explorador de datos. - Importancia de hacer preguntas a la base de datos. **Ideas principales:** 1. Introducción al rol del analista y la importancia de la curiosidad. 2. Ejemplos de preguntas que se pueden hacer a los datos. 3. Proceso de organización y análisis de datos en Google Sheets. **Ejemplos específicos:** - Identificación de las economías más grandes y más pequeñas del mundo. - Análisis del crecimiento del PIB de Guyana. **Metodología:** - Uso de Google Sheets para ordenar y filtrar datos. - Cálculo del incremento porcentual del PIB. **Puntos de aprendizaje:** - La curiosidad es crucial para descubrir insights en los datos. - La limpieza y organización son pasos previos a la visualización efectiva. **Referencias adicionales:** No se mencionaron recursos adicionales específicos. **Preguntas de comprensión:** 1. ¿Cuál es el rol principal de un analista de datos? 2. ¿Qué preguntas podrías hacer para explorar una nueva base de datos? 3. ¿Cómo se organizan los datos en Google Sheets para obtener información útil? *Nota: Resumido por la IA ADA.*
**Takeaways que considero más importantes:** **¿Cuál es tu rol como stotyteller?** Llegar con curiosidad y explorar los datos con la mente abierta. ¿Cómo lograr esto? 1\) No explorar los datos con una **historia en mente** 2\) **Haciendole preguntas a los datos.** Algunos ejemplos de preguntas para explorar (En este caso): **Maximos, Mínimos y cambios en el tiempo.** Más preguntas que se pueden hacer son **¿Qué paso para que esto fuera así?** Notas: Ya han salido más datos, entonces las graficas pueden ser diferentes. Usé la base de datos adjuntada en la clase y existe algunas discrepancia entre sus resultados y los que yo obtengo en el paso a paso. Así es como se ve la grafica del PIB de guyana hoy en día, desde la pagina world in bank: nuevamente, hay algunas discrepancias respecto a lo que Ernesto Canales muestra. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-cb086bf7-7206-4c35-9496-76b0bf9e6a0f.jpg)
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-ec46e399-d379-44b5-b182-7c1bcc2305b2.jpg)
Con que herramienta crean las cinematicas del curso? se ven geniales
Gracias a este curso, me llevo a darme unas vueltas por internet, Iran, Guyana y Chile. Tremendamente loco, es re entretenido :D
La clase se centra en la importancia de formular preguntas al analizar datos y descubrir historias detrás de ellos. Se compara el trabajo con una base de datos con explorar un bosque, donde el analista debe entender y respetar la información. Se ejemplifica cómo ordenar datos por economías más grandes y más pequeñas, y se muestra un caso específico de crecimiento del PIB de Guyana, que destaca un aumento significativo. El enfoque está en encontrar insights mediante curiosidad y análisis, preparando el terreno para la visualización en la próxima clase. ### Limpieza de datos La limpieza de datos se realiza mediante varios pasos clave. Primero, es esencial examinar la base de datos con curiosidad, formulando preguntas que te ayuden a entender su contenido. Luego, se procede a identificar y corregir errores, eliminar duplicados y manejar valores faltantes. En Google Sheets, puedes utilizar funciones como "FILTRAR" o "QUITAR DUPLICADOS" para facilitar este proceso. Finalmente, documenta los cambios realizados para asegurar la transparencia y facilitar futuras análisis.
La importancia de abordar la limpieza y análisis de datos con curiosidad y una mente abierta. Se enfatiza que, al trabajar con una base de datos, debemos hacer preguntas que nos permitan descubrir insights valiosos, en lugar de imponer una narrativa previa. Esto es clave para convertir datos en historias significativas que faciliten la toma de decisiones.
Hola, ¿Alguien conoce la herramienta de AI que sirve para crear imágenes como las que se usaron en este video? ¡Gracias!
Limpieza de Datos usando Google Sheets La limpieza de datos es para modificar y eliminar campos de datos incompletos e incorrectos, identificar y eliminar información duplicada y datos sin relación, corregir el formato, los valores faltantes y los errores de ortografía Antes de empezar a jugar con los datos es importante tener en cuenta el rol de un analista o de un data storytelling Al trabajar con la base de datos debes llegar con una curiosidad y una mente abierta sin asumir cuál es la historia que hay detrás de ellos Para entender la base de datos debes realizar una serie de preguntas cómo: * Cuáles son las economías más grandes del mundo * Cuáles son las economías más chicas del mundo Y así vamos sacando los insights a través de preguntas Hacemos una pregunta que requiere un poco más de manipulación con los datos Cuál es la economía que ha crecido más su Producto Interno Bruto en lo que va de este siglo? Entonces podemos calcular un valor por un incremento porcentual de los 2 valores y ordenar los datos por ese valor vamos a filtrar y vamos a ordenar por estos valores Al tener un insight interesante sabemos que hay algo de valor allí
El editor de audio cada vez que hay imágenes de IA es muy creativo.
Gracias