¿Alguna vez has sentido que tienes delante un Excel imposible?

Filas repetidas.
Categorías mal escritas.
Fechas que no son fechas.
Valores que no cuadran.
Columnas que no sabes qué significan.

Y aun así, alguien te pide:

“Haz un análisis.”
“Haz un gráfico.”
“Dame conclusiones.”

Es normal que te bloquees.

Pero no es porque no sepas Excel.

Es porque nadie te ha enseñado el proceso real de analizar datos.

Porque un análisis no empieza con fórmulas.
Ni con tablas dinámicas.
Ni con gráficos.

Empieza con una mentalidad analítica y un método claro.

Y para enseñártelo, hoy tienes algo que pocas veces se comparte gratis:

Una clase completa de más de una hora donde analizo un conjunto de datos real, paso a paso, como un analista profesional.

No es teoría.
No es un tutorial rápido.
Es un caso práctico completo.

Cuando entiendas este proceso, verás Excel de otra forma.
Porque analizar datos no es “usar Excel”.
Es saber mirar, limpiar, estructurar, interpretar y decidir.

Aquí tienes la clase completa:

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Clase completa: cómo analizar datos en Excel paso a paso

Guía del vídeo (minutaje)

00:00 – 04:10 · Introducción

Por qué Excel sigue siendo clave en análisis y qué vas a aprender.

04:10 – 10:30 · Entender el contexto antes de analizar

Qué representa cada columna, qué pregunta puedes responder y por qué este paso es el 50% del análisis.

10:30 – 18:40 · Exploración inicial y detección de errores

Cómo identificar duplicados, inconsistencias, problemas de formato y errores que pueden arruinar cualquier resultado.

18:40 – 28:00 · Limpieza de datos paso a paso

Normalización, corrección de categorías, tratamiento de vacíos, detección de outliers y primeras decisiones analíticas.

28:00 – 38:00 · Estructuración final de la tabla

Conversión a tabla, tipos correctos, nuevas variables, agrupaciones y preparación para el análisis.

38:00 – 1:00:00 · Caso práctico completo de análisis (desglose detallado)

38:00 – 40:10 · Primer vistazo con tablas dinámicas

• Primera tabla dinámica para explorar volumen.
  
• Identificación de variables relevantes.
  
• Detección de “zonas calientes” del dataset.
  

40:10 – 43:00 · Comparación entre grupos

• Agrupaciones por categorías clave.
  
• Diferencias entre grupos que antes eran invisibles.
  
• Primer patrón claro del análisis.
  

43:00 – 47:00 · Análisis temporal y tendencias

• Transformación de fechas en meses/trimestres.
  
• Detección de picos, caídas y ciclos.
  
• Interpretación sin fórmulas complejas.
  

47:00 – 50:00 · Análisis multivariable

• Cruce de variables.
  
• Interacción entre factores.
  
• Patrones secundarios que enriquecen el análisis.
  

50:00 – 53:00 · Identificación de causas potenciales

• Subgrupos que distorsionan resultados.
  
• Valores fuera de patrón.
  
• Primer borrador de hipótesis basada en datos.
  

53:00 – 56:30 · Validación del insight

• Análisis filtrado.
  
• Confirmación o refutación de la hipótesis.
  
• Cómo lidiar con cosas que contradicen tu intuición.
  

56:30 – 59:00 · Visualización del patrón encontrado

• Elección del gráfico adecuado.
  
• Construcción rápida de una visualización clara.
  
• Cómo comunicar un hallazgo en 10 segundos.
  

59:00 – 1:00:00 · Conclusión analítica y toma de decisiones

• Resumen de lo que realmente dicen los datos.
  
• Decisiones basadas en evidencia.
  
• Lección final: limpieza + estructura + exploración = análisis profesional.
  

Por qué este caso práctico es tan importante

En toda la clase ocurre algo crucial:

No empiezo analizando.
Empiezo entendiendo.

No empiezo haciendo gráficos.
Empiezo ordenando.

No empiezo usando fórmulas.
Empiezo limpiando.

Esto es lo que separa a un usuario de Excel…
de alguien que realmente piensa como analista.

Porque un buen análisis no se construye sobre datos perfectos, sino sobre un método repetible.

Y ese método tiene tres fases:

1. Estrategia: qué quieres responder

Antes de tocar nada, necesitas claridad:

• ¿Qué quiero saber?
  
• ¿Qué quiero comparar?
  
• ¿Qué variable importa de verdad?
  

Sin esta fase, todo es improvisación.

2. Limpieza: preparar los datos para que tengan sentido

El 80% del análisis ocurre aquí.

Fechas mal formateadas, valores erróneos, categorías inconsistentes…
Si la base está mal, el resultado también.

3. Análisis: buscar patrones, comparar y concluir

Cuando los datos están listos:

• Los patrones aparecen solos.
  
• Las tablas dinámicas funcionan.
  
• Los gráficos cuentan historias.
  
• La estadística explica lo que pasa.
  
• La IA te ayuda a validar e interpretar.
  

Lo que pasa cuando analizas así

Todo cambia:

— Dejas de pelearte con Excel.
— Ves relaciones que antes no veías.
— Ahorras horas de frustración.
— Tomas decisiones más seguras.
— Tu análisis tiene más impacto.

Es el clic que quiero que hagas.

Da el siguiente paso con el webinar del 4 de diciembre

El próximo 4 de diciembre a las 18:00h, daré un webinar donde veremos:

• Cómo mirar tus datos con mentalidad analítica
  
• Cómo limpiarlos sin perderte
  
• Cómo analizarlos con claridad
  
• Cómo usar la IA como copiloto
  
• Cómo convertirte en analista sin fórmulas avanzadas
  

Reserva tu plaza aquí:

👉 https://conceptosclaros.com/webinar-live-excel/

Si esta clase te ha aportado valor, el webinar será un salto enorme para ti.
Seguimos.