Limpieza de datos en Excel para People Analytics
Contenido del curso
Ingrid Infante
Ingrid Infante
Johnny Calderón Salazar
Alejandra Casanova
Natalia Cristina Rivillas Cardona
Leroi Laupichler
Óscar Mauricio López
Óscar Mauricio López
Julio César Burgos Paz
Yuliana Quiroz Escudero
Julio Cesar Romero
María Fernanda Aguilar Alfonso
MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA
Para calcular la antigüedad en Google Sheets similar a cómo lo hicimos en Excel, puedes usar la función DATEDIF. La fórmula sería:
=DATEDIF(fecha_ingreso, HOY(), "Y")
Donde fecha_ingreso es la celda que contiene la fecha en la que la persona ingresó a la empresa. El parámetro "Y" indica que deseas obtener el resultado en años. Esta fórmula te proporcionará la antigüedad en años de forma rápida y efectiva.
gracias
Muy interesante, espero encontrar más información de como manejar los datos en más cursos
Actualmente he tenido problemas para limpiar datos en estructura no planas
tambien puedes utilizar la funcion duplicados, te lo marca en color y ahi revisas los duplicados directos
Tengo respuestas en dos documentos Excel, de dos formularios distintos; los he unificado en uno solo y la tabla dinámica solo me arroja el los datos de una parte del archivo. ¿qué debo hacer?
Hola Natalia! Revisa al momento de crear la TD, en la ventana emergente, que la "Tabla o Rango" cubra todas las celdas que contienen la información que necesitas
¿Cuál es la mejor manera de arreglar fechas?
La herramienta Texto en columnas es el traductor universal de Excel para corregir formatos rebeldes. Frecuentemente, al descargar bases de datos de plataformas de Recursos Humanos, los números o fechas llegan en formato de texto (con guiones extraños o ceros a la izquierda), lo que impide hacer cálculos o agrupar por años. En lugar de editar celda por celda, seleccionas toda la columna problemática, vas a la pestaña Datos, eliges Texto en columnas y simplemente haces clic en finalizar. Esta acción fuerza a Excel a reevaluar y estandarizar el contenido de cada celda bajo su formato correcto (número o fecha real). Es un atajo técnico que transforma instantáneamente datos inservibles en información lista para ser filtrada, graficada y analizada sin errores de compatibilidad.
¿Cómo encuentro rápidamente datos duplicados en Excel?
Para detectar duplicados sin revisar fila por fila, las Tablas Dinámicas son tu mejor aliado. Imagina que tienes una lista de invitados a un evento y quieres saber si alguien se registró dos veces; en lugar de leer cada nombre, le pides a un asistente que agrupe los nombres y te diga cuántas entradas tiene cada uno. En Excel, colocas el identificador único (como el ID del empleado) en la sección de filas de la tabla dinámica y configuras los valores para que realicen un recuento. Si algún ID muestra un número mayor a uno, sabrás exactamente dónde está el problema. A partir de ahí, puedes usar un filtro rápido (Ctrl + Shift + L) para aislar ese ID específico y decidir si fue un error de tipeo o un fallo del sistema al exportar la información.
¿Qué pasa si faltan datos en mi base?
Cuando te enfrentas a celdas vacías, tienes dos caminos prácticos: investigar o descartar. Piensa en esto como armar un rompecabezas; si te falta una pieza clave del centro (como el salario en un análisis de equidad salarial), la imagen no tiene sentido y es mejor excluir ese registro para no sesgar tus resultados. Sin embargo, si la pieza faltante es del borde y no afecta el objetivo principal (como la ciudad de origen en un estudio sobre desempeño general), puedes ignorar el vacío y continuar. Siempre evalúa el impacto de ese dato en tu hipótesis central. Si la información es vital y fácilmente recuperable consultando con otra área o sistema, tómate el tiempo de completarla. De lo contrario, limpiar esos registros incompletos protegerá la integridad de tu análisis final.
Un dato básico que si no se ejecuta podría estropear un buen análisis de datos o entregar información no tan acertada.
📘 Ideas principales de la clase: Cómo iniciar tu proyecto de People Analytics con Excel
🚀 Excel como punto de partida: No necesitas herramientas avanzadas para comenzar; Excel es ideal para tus primeros proyectos de People Analytics por su accesibilidad y versatilidad.
🧠 Habilidades esenciales:
📊 Análisis de datos: comprende métricas como costos, ROI y productividad.
🤝 Trabajo colaborativo: coordina con equipos multidisciplinarios (RR. HH., analistas, científicos de datos).
💻 Herramientas tecnológicas: Excel es el inicio, pero puedes ampliar tus capacidades con R, Python o SQL.
🧹 Limpieza y preparación de datos en Excel:
🚫 Eliminar duplicados: usa tablas dinámicas o filtros (Ctrl + Shift + L).
⚠️ Gestionar datos faltantes: elimina o completa registros según su relevancia.
✏️ Corregir errores tipográficos: filtra textos para detectar inconsistencias.
📏 Verificación y ajuste de formatos:
🗓️ Fechas: usa formato fecha corta y revisa conversiones con text-to-columns.
🔢 Números: aplica formato Número y elimina decimales innecesarios.
🧾 Códigos postales o IDs: usa formato Texto para conservar ceros iniciales.
✅ Asegurar la calidad de los datos:
🎯 Precisión: revisa que los valores sean reales y coherentes (ej. fechas, antigüedad).
📅 Cobertura temporal: verifica que los datos abarquen todo el periodo de análisis.
🔍 Consistencia: valida que los campos y unidades sean homogéneos en todo el archivo.
💡 Beneficio final: Una base de datos limpia y bien estructurada permite análisis confiables y insights útiles para la toma de decisiones estratégicas en RR. HH.
🎓 Aprendizaje continuo: Dominar Excel es solo el inicio. Fortalece tus habilidades con herramientas analíticas avanzadas y sigue explorando nuevas metodologías en People Analytics.
💬 Conclusión: Comenzar con Excel te enseña la base más importante del análisis de datos: la calidad y estructura de la información. Cada celda limpia y verificada te acerca a decisiones más inteligentes y basadas en evidencia.
Tableau Prep es una GRAN herramienta para limpiar y normalizar datos. Yo la uso todo el tiempo para crear mis archivos que alimentan los dashboards de RR. HH
Gracias
