Cómo limpiar los datos en Excel con técnicas y datos modernos

La calidad de tu análisis depende de la calidad de los datos en los que se basa. Este es el motivo por el que la limpieza de datos en Excel es tan importante. Los datos de Excel llenos de errores e inconsistencias son un problema importante: el 20 % de los líderes de TI y datos afirma que la mala calidad de los datos es uno de los desafíos más críticos que enfrentan.

Los datos limpios son la base para lograr datos de alta calidad e insights precisos a partir del análisis de datos. Nadie quiere ver errores en sus resultados, o peor aún, que los errores pasen desapercibidos y encaminen de forma incorrecta las decisiones comerciales.

¿Qué es la limpieza de datos en Excel?

La limpieza de datos en Excel es el proceso de preparar datos sin procesar para su análisis al quitar datos incorrectos, organizar los datos sin procesar y completar los valores nulos. Trabajar con datos limpios es un requisito previo para obtener insights significativos y precisos de tus datos.

La limpieza de datos es solo uno de los pasos en el proceso de preparación de datos que garantiza que estos estén listos para el análisis y la generación de informes. La preparación de datos también incluye lo siguiente:

• Exploración de datos: descubrir qué sorpresas esconde cada conjunto de datos.
• Combinación de datos: unir múltiples conjuntos de datos y descubrir nuevas realidades.
• Perfilado de datos: detectar datos de mala calidad antes de que arruinen los resultados.
• ETL (extracción, transformación y carga): sumar los datos de diversas fuentes.
• Organización de datos: hacer que los datos sean procesables para tus modelos analíticos.

¿Cuáles son los componentes de los datos limpios?

• Precisión: la precisión significa que tus datos muestran correctamente los valores del mundo real que representan. Garantiza que la información mostrada esté libre de errores y refleje el estado real de los datos.
• Consistencia: la consistencia significa que los datos permanecen iguales en diferentes conjuntos de datos y períodos. Los datos limpios contendrán los mismos formatos y unidades de medida en todo momento.
• Completitud: la completitud de los datos se refiere al grado en que toda la información necesaria está presente en un conjunto de datos. Si tus datos están incompletos y faltan detalles clave, esto puede afectar los resultados. Asegúrate de completar los espacios en blanco o tener en cuenta los valores faltantes en tu análisis.
• Uniformidad: la uniformidad es el grado en que los datos utilizan la misma unidad de medida o un formato y una estructura coherentes. Esto incluirá usar las mismas unidades de medida o formatear fechas y etiquetarlas en categorías.
• Validez: la validez significa que los valores de los datos se encuentran dentro del rango aceptable predeterminado y siguen los patrones esperados. Por ejemplo, si una entrada de edad válida debe estar entre 0 y 120 años, se aplicarán reglas y controles de validación para garantizar que los datos cumplan con este criterio. Esto evita que los valores atípicos y las entradas erróneas distorsionen los resultados.

Técnicas para limpiar datos en Excel

La gran mayoría de los analistas de negocios han aprendido a limpiar datos en Excel. Pero dado el gran número de técnicas de limpieza de datos de Excel, este suele ser un proceso continuo. Para ayudar a los analistas a comenzar (o refrescar algunos trucos antiguos), hemos seleccionado las formas más comunes de limpiar datos en Excel con instrucciones para cada técnica de limpieza de datos.

Quitar duplicados

Una de las técnicas de limpieza de datos más simples en Excel es quitar duplicados. A menudo, diferentes fragmentos de datos se almacenan como diferentes conjuntos de datos y, a veces, en diferentes bases de datos. La duplicación ocurre cuando se consolida la información, incluso mediante el simple hecho de copiar y pegar desde diferentes fuentes. Los valores duplicados pueden aparecer sin el conocimiento del usuario, por lo que es importante tomar este paso para obtener datos más limpios. Para quitar duplicados en Excel, sigue estas sencillas instrucciones:

1. Selecciona las celdas que quieres verificar para detectar duplicados.
2. Selecciona la opción “Datos” en la barra de herramientas y, en la cinta “Herramientas de datos”, selecciona la opción “Eliminar duplicados”.
3. Luego haz clic en Aceptar.

Quitar espacios adicionales

Para eliminar esos espacios adicionales difíciles de detectar, los analistas pueden usar la función ESPACIOS, que elimina los espacios al principio y al final, así como los adicionales entre palabras. Esto no es solo por estética: eliminar los espacios en Excel es importante para poder mostrar esos valores a través de funciones como BUSCARV. Te mostramos cómo puedes hacerlo:

1. La función ESPACIOS se puede usar manualmente, pero es posible combinarla en contexto con la función BUSCARV. Esto les permite a los usuarios buscar y corregir todos los espacios agregados mientras encuentran las coincidencias que estaban buscando.
2. Tu fórmula BUSCARV consistiría en lo siguiente:
   1. ESPACIOS + el valor de búsqueda, sin espacios adicionales
   2. El rango de búsqueda
   3. La columna que tiene el valor a devolver
   4. 0 (para coincidencia exacta)

Buscar y reemplazar texto

La función buscar y reemplazar es útil para varias técnicas de limpieza de datos. Una de ellas es estandarizar los valores para conjuntos de datos que pueden almacenar valores en múltiples variaciones. Puedes usar buscar y reemplazar para abordarlos uno por uno.

1. Selecciona la celda o columna.
2. Ve a Inicio > Buscar y reemplazar.
3. Ingresa un valor en la opción Buscar.
4. Ingresa el valor que quieres reemplazar.
5. Haz clic en “Reemplazar todos” si deseas aplicar el cambio a toda la hoja.

Abordar las celdas en blanco es otra forma de usar la función buscar y reemplazar al limpiar datos en Excel. Si no se abordan, se interpretarán como errores o no se incluirán en tu análisis final si inicialmente estaban destinadas a representar “0”.

1. Para seleccionar todas las celdas en blanco, los usuarios solo necesitan abrir el cuadro de diálogo Ir a, seleccionar “Especial” y luego seleccionar “Celdas en blanco” o todos los espacios en blanco de tu celda.
2. Desde allí, es fácil ingresar un valor uniforme, como “0” o “N/C”, presionando Control e Intro.

Verificar errores tipográficos y faltas de ortografía

Pueden aparecer términos con errores de ortografía en cualquier parte, por lo que es una buena idea verificar siempre tus datos en busca de errores ortográficos y tipográficos.

1. Selecciona la celda, la columna o la hoja de datos donde quieres verificar los errores ortográficos.
2. Luego, ve a la opción de revisión y elige “Ortografía”.
3. Excel mostrará automáticamente la ortografía correcta en el cuadro de diálogo. Haz clic en “cambiar” si estás de acuerdo con la sugerencia.

Estandarizar formatos

Corregir la estructura del formato en Excel es uno de los desafíos más comunes de limpieza de datos. Si bien la mayoría de las bases de datos contienen datos estructurados, hay ocasiones en las que los formatos se detectan incorrectamente u ocurren discrepancias en ellos. El uso de la herramienta de formato en Excel es el proceso de modificar los datos en las hojas de cálculo de una forma a otra. Hay algunas formas de estandarizar formatos en Excel.

1. Usar la herramienta de formato de Excel
   1. Selecciona el rango de datos.
   2. Haz clic derecho y elige “Formato de celdas”.
   3. Ajusta la configuración de formato según sea necesario.
2. Usar Power Query para detectar y cambiar los tipos de datos y formatos.
   1. Ve a Power Query.
   2. Selecciona una fuente de datos.
   3. Ve a la función Consulta > Editar.
   4. Selecciona una columna y luego busca “Detectar tipo de datos” en “Transformar”.
   5. Elige un tipo de dato o formato del menú desplegable.

Gestionar celdas en blanco

No existe un enfoque único para gestionar las celdas en blanco en tu conjunto de datos, pero es útil conocer la razón por la que las celdas están en blanco en primer lugar. Aquí están las formas más comunes de gestionar las celdas en blanco en Excel:

1. Eliminar celdas en blanco
   1. Selecciona el rango que deseas eliminar.
   2. Haz clic derecho en la selección.
   3. Elige “Eliminar” y selecciona la opción para desplazar las celdas hacia arriba, hacia la izquierda o hacia filas/columnas completas.
2. Formato condicional
   1. Selecciona “Formato condicional” en la pestaña Inicio.
   2. Selecciona “Nueva regla”.
   3. Selecciona un tipo de regla.
   4. Elige cómo deseas formatear las celdas en blanco.
3. Filtrar los datos
   1. En la pestaña Inicio, selecciona “Filtrar” en “Edición”.
   2. Agrega un filtro a las columnas que quieres filtrar.
   3. Haz clic en la flecha de datos para las columnas seleccionadas.
   4. Desmarca todos los recuadros excepto el recuadro “celdas en blanco”.

Dividir y combinar columnas

Si tienes conjuntos de datos que necesitan dividirse en columnas separadas, puedes usar la función “texto a columnas” en Excel.

• Selecciona el rango de fechas de los datos.
• Ve a la pestaña datos.
• Haz clic en “Texto a columnas”.
• Sigue los pasos para especificar los delimitadores y dividir los datos.

Fusionar datos de varias columnas es otra forma efectiva de limpiar datos en Excel. El método más fácil es usar la función “CONCATENAR” o el operador ampersand (&).

Distribuir el contenido de una celda en columnas adyacentes

Cuando los analistas comienzan a aprender a limpiar datos en Excel, esta es otra pregunta que surge en una primera etapa. Los analistas normalmente no tienen control absoluto sobre cómo se registran los datos, lo que significa que se pueden registrar demasiados datos en una sola celda. Por ejemplo, los datos del sensor llegan con la fecha y la hora combinadas en un solo valor, cuando a menudo es más útil separar los dos valores en dos columnas. Te mostramos cómo puedes hacerlo:

1. Selecciona la celda, el rango o toda la columna que contiene los valores de texto que quieres dividir.
2. En la pestaña “Datos”, en el grupo “Herramientas de datos”, haz clic en “Texto a columnas”.
3. Sigue las instrucciones en el “Asistente para convertir texto a columnas” para especificar cómo quieres dividir el texto en columnas separadas.

Los desafíos de la limpieza de datos en Excel

La experiencia de limpiar datos en Excel es confiable y conocida; los analistas han limpiado datos con éxito en Excel durante décadas para prepararlos para el análisis.

Sin embargo, a medida que el tamaño de los datos aumenta y estos se tornan más complejos, Excel pone en evidencia su antigüedad. La limpieza de datos funciona mejor cuando los analistas están relativamente familiarizados con los datos en cuestión; saben qué buscar y qué tipos de errores necesitan abordar. De lo contrario, es difícil identificar números inválidos o fechas incorrectas, en especial cuando esos datos respetan ciertos estándares de formato. Y cuando se trata de evaluar la inconsistencia de los datos entre múltiples hojas de cálculo, limpiar los datos en Excel se convierte en un proyecto complejo por sí solo.

En lugar de aprender a limpiar datos en Excel, los analistas usan cada vez más soluciones de preparación de datos nuevas que identifican de forma inteligente las posibles transformaciones y visualizan los errores. Estos tipos de soluciones reflejan la tendencia del mundo de la analítica: adoptar plataformas que sean fáciles de usar, flexibles y que permitan la interacción visual.

Una alternativa que ahorra tiempo a la limpieza de datos en Excel

Sin una calidad de datos adecuada, la precisión de tu análisis final se verá afectada, y podrías llegar a conclusiones erróneas.

Si bien usar Excel para limpiar datos a veces puede funcionar bien para conjuntos de datos simples, las nuevas soluciones de preparación de datos ofrecen un enfoque inteligente para abordar conjuntos de datos más grandes y desconocidos.

Alteryx resuelve el dilema de la limpieza de datos. Permite a los usuarios explorar interactivamente sus conjuntos de datos haciendo clic en componentes de los datos para que puedan descubrir formas nuevas y esenciales en que deben transformarse. En lugar de un proceso basado en pasos detallados como la limpieza de datos en Excel, Designer Cloud presentará automáticamente transformaciones sugeridas para que los usuarios evalúen y editen. Con Designer Cloud, los usuarios obtienen conjuntos de datos más limpios y lo hacen de manera mucho más eficiente.

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