¿En qué consiste este servicio?
Este servicio está pensado para empresas que gestionan grandes volúmenes de información
proveniente de diferentes fuentes —como Excel, sistemas internos o plataformas online—
y que necesitan convertir esos datos en insumos útiles y confiables para la toma de decisiones.
A través de herramientas de análisis profesional como Python, Pandas y Seaborn,
se realiza un proceso integral que incluye la limpieza, transformación
y exploración visual de la información.
El resultado son conjuntos de datos listos para ser analizados o visualizados en dashboards
empresariales (como Power BI o Tableau).
Etapas del proceso
- 1. Detección y eliminación de duplicados: se identifican y eliminan registros repetidos para garantizar la integridad de los datos.
- 2. Corrección de valores faltantes o inconsistentes: se aplican estrategias de imputación o limpieza según la naturaleza de los datos.
- 3. Normalización: se unifican formatos (fechas, monedas, categorías, unidades de medida) para asegurar coherencia entre las fuentes.
- 4. Análisis exploratorio: se generan visualizaciones y métricas clave que permiten entender tendencias, patrones y relaciones relevantes.
Imaginemos que tu empresa cuenta con un registro de ventas de varios años en distintos archivos
Excel. Algunos clientes aparecen con nombres diferentes (“García SA” y “Garcia S.A.”),
hay fechas incompletas y columnas mal formateadas.
En este caso, el proceso sería el siguiente:
- Unificar todos los archivos en una sola base utilizando Pandas.
- Detectar duplicados y corregir errores comunes (nombres, códigos, fechas).
- Normalizar las columnas para que los datos sean coherentes y comparables.
- Crear gráficos con Seaborn para detectar patrones: por ejemplo,
los meses con mayor volumen de ventas o los productos con mejor desempeño.
Beneficios para tu empresa
- Datos listos para el análisis: se entregan en formato limpio, estructurado y confiable.
- Reducción de tiempos manuales: automatización de tareas de limpieza que antes requerían horas.
- Menor margen de error: detección de inconsistencias antes de tomar decisiones.
- Identificación de oportunidades: los patrones ocultos se hacen visibles a través del análisis visual.
- Base sólida para análisis futuros: los datos quedan preparados para integrarse con herramientas BI o modelos predictivos.