POST 2: CREACIÓN DEL DATASET A PARTIR DE EXCEL

 

POST 2: CREACIÓN DEL DATASET A PARTIR DE EXCEL

 

Título: "De Excel a Insights: Transformando Hojas de Cálculo en Datasets Analizables"

 

Introducción a Excel en Análisis de Datos

 

- Breve Historia y Relevancia:

  - Excel, desarrollado por Microsoft, se ha convertido en una herramienta indispensable en la mayoría de las industrias para el manejo de datos.

  - Su versatilidad y facilidad de uso lo hacen ideal para una variedad de aplicaciones, desde la gestión financiera hasta el análisis de datos preliminar.

 

Preparando Datos en Excel

 

- Limpieza y Organización de Datos:

  - Eliminar Datos Irrelevantes: Quitar columnas o filas que no aportan al análisis.

  - Corrección de Errores: Buscar y corregir errores tipográficos o inconsistencias en los datos.

  - Tratamiento de Valores Faltantes: Decidir cómo manejar los valores nulos (eliminar, imputar, etc.).

- Consejos para Estructurar Datos de Manera Eficiente:

  - Consistencia en los Datos: Asegurarse de que todos los datos en una columna estén en el mismo formato.

  - Uso de Tablas: Convertir rangos de datos en tablas para mejorar la organización y el análisis.

  - Nombrar Adecuadamente: Títulos claros y descriptivos para columnas y hojas.

 

Exportando Datos para Análisis

 

- Convertir Hojas de Cálculo a Formatos como CSV o Excel:

  - Guardar Como CSV: Ideal para transferir datos a otros programas de análisis.

  - Uso de Formato .xlsx o .xls: Mantener formatos y fórmulas para análisis más complejos en Excel.

 

 Casos Prácticos

 

- Ejemplo de un Dataset Preparado en Excel:

  - Descripción de un caso práctico, por ejemplo, la preparación de un dataset de ventas para análisis posterior.

  - Pasos detallados desde la recolección de datos hasta la exportación.

 

 Conclusión

 

- Resumen y Mejores Prácticas:

  - Excel es una herramienta poderosa para la creación de datasets, especialmente en las etapas iniciales de cualquier análisis de datos.

  - La habilidad para limpiar y organizar datos en Excel es fundamental para cualquier analista de datos.

  - La correcta preparación de los datos en Excel facilita los pasos posteriores en el proceso de análisis, ya sea en Excel mismo o en otras herramientas más avanzadas.

Este post guía a los lectores a través del proceso de transformar datos crudos en Excel en datasets estructurados y listos para el análisis, destacando la importancia de la preparación de datos. Al final del post, los lectores deberían tener una comprensión clara de cómo utilizar Excel no solo como una herramienta para manejar datos, sino como un paso crucial en el camino hacia el análisis de datos efectivo.

Para crear un conjunto de datos (dataset) de ejemplo en formato CSV usando Excel, seguiré los pasos que describí anteriormente. Primero, generaré los datos ficticios, y luego te proporcionaré el archivo CSV correspondiente.

 

Creación de Datos Ficticios para el Dataset

 

 

1. ID Venta: Un identificador único para cada venta.

2. Fecha: La fecha en que se realizó la venta.

3. Producto: El nombre del producto vendido.

4. Cantidad: Cantidad de productos vendidos.

5. Precio Unitario: Precio por unidad del producto vendido.

6. Categoría: Categoría del producto.

 

Habrá 20 registros en total. Una vez generado, convertiré estos datos en un archivo CSV. Vamos a proceder con la creación del dataset.

 

He creado el dataset con los datos ficticios y lo he guardado en un archivo CSV. Puedes descargar y visualizar el archivo CSV utilizando el siguiente enlace:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 

# Recargar el archivo CSV debido al reinicio del estado del código

csv_file_path = '/mnt/data/dataset_ventas.csv'

df = pd.read_csv(csv_file_path)

 

# Revisar los primeros registros para entender la estructura de los datos

df.head()

[Descargar Dataset de Ventas CSV] (sandbox:/mnt/data/dataset_ventas.csv)

 

Este archivo CSV se puede abrir con Excel o cualquier otro programa que soporte este formato, permitiéndote ver y analizar los datos según lo descrito en el ejemplo del blog.

 

 

Gráfica generadas a partir del dataset de ventas ficticios.