Recomendaciones para Iniciar en People Analytics con Excel

¿Cómo iniciar tu proyecto de People Analytics con Excel?

Iniciar un proyecto de People Analytics puede parecer una tarea desalentadora, pero no tiene por qué serlo. Con herramientas como Excel, que están fácilmente disponibles, y algunos criterios clave, puedes comenzar tu jornada de manera segura y eficaz. En este contenido, exploraremos recomendaciones y criterios esenciales que te ayudarán a arrancar este tipo de proyectos con confianza.

¿Qué habilidades necesitamos?

Tener un buen manejo de las herramientas y habilidades es crucial para el éxito en People Analytics. Aquí te explicamos las indispensables:

1. Conocimientos en análisis de datos: es fundamental entender terminología básica como indicadores de costo, retorno de inversión, y más. Esto te permitirá proponer ideas valiosas basadas en los datos.

2. Trabajo colaborativo: a lo largo de tu proyecto, colaborarás con personas de diversas áreas como científicos de datos o expertos en análisis estadísticos. Fomentar un buen trabajo en equipo es esencial para el éxito.

3. Herramientas tecnológicas: aunque Excel es una excelente herramienta inicial, hay otras como R, Python, y SQL que también pueden ser útiles en análisis más complejos. Platzi ofrece cursos para profundizar en estas herramientas.

¿Cómo limpiar y preparar tus datos en Excel?

La limpieza y preparación de datos son pasos críticos y no deben tomarse a la ligera. Aquí te damos algunos tips y elementos frecuentes a considerar:

1. Eliminar datos duplicados:

• Usa tablas dinámicas para ubicar y eliminar IDs duplicados.
• Activa filtros simples utilizando atajos como Ctrl + Shift + L.

1. Gestionar datos faltantes:

• Decide eliminar o completar registros faltantes si es fundamental para tu análisis.

1. Corregir errores tipográficos:

• Identifica y ajusta posibles errores en campos de texto.
• Usa filtros para facilitar la detección de errores.

¿Cómo verificar y ajustar formatos?

El formato correcto de los datos es crucial para asegurar resultados precisos. Estas son las mejores prácticas:

1. Verificación de formatos:

• Asegúrate de que todos los datos estén en el formato necesario. Por ejemplo, fechas en "fecha corta".
• Para celdas que muestran errores, verifica si están en el formato correcto como text-to-columns en Excel.

1. Números y decimales:

• Campos numéricos deben estar bien definidos. Usar el formato "Número" en Excel es recomendable.
• Eliminar decimales innecesarios para mejorar la claridad de la información.

1. Códigos postales y ceros a la izquierda:

• Los datos como códigos postales que comienzan con ceros deben estar en formato texto para preservar el valor.

¿Cómo asegurar la calidad de tus datos?

La calidad de los datos impacta directamente en el análisis, por lo que debes evaluarla continuamente:

• Precisión y veracidad: asegúrate que los datos sean precisos y de confianza. Revisa inconsistencias como fechas improbables de antigüedad laboral.

• Evaluación de suficiencia de datos: para análisis anuales, verifica que los datos cubran todo el periodo necesario.

Implementando estas prácticas, aseguras una base sólida para llevar a cabo análisis efectivos y obtener insights valiosos. La dedicación y atención a los detalles desde el arranque son la clave para convertir tus datasets en poderosas herramientas de decisión empresarial.

Sigue aprendiendo y desarrollando tus habilidades en People Analytics. El campo está lleno de oportunidades para aquellos que buscan innovar y liderar con datos. ¡Buena suerte!