Preguntas antes que gráficas
Mucha gente cree que analizar datos es hacer gráficas bonitas. En realidad, analizar datos es responder preguntas. La gráfica llega al final, cuando ya sabes qué quieres contar.
Piensa en Laura, dueña de una papelería con dos sucursales en Puebla. Cada mes descarga de su punto de venta un Excel con 3,000 renglones. Lo abre, ve un mar de números, hace una gráfica de pastel con «ventas por producto» que tiene 140 rebanadas… y lo cierra. No es falta de inteligencia: es que empezó por la herramienta y no por la pregunta.
En este curso vas a hacer lo contrario. Primero decides qué necesitas saber y para qué. Después buscas en los datos la respuesta. Al final, si hace falta, haces una gráfica.
Una buena pregunta vale más que mil gráficas. Si no puedes escribir en una línea qué decisión vas a tomar con el análisis, todavía no estás listo para abrir el archivo.
Cómo convertir una inquietud en una pregunta de datos
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1
Escribe la decisión
¿Qué vas a decidir? Ejemplo: «si sigo comprando la marca X de cuadernos».
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2
Define la medida
¿Con qué número lo vas a juzgar? Piezas vendidas, utilidad en pesos, días en inventario.
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3
Pon un periodo y una comparación
Sin comparación no hay conclusión. «Este trimestre vs. el mismo trimestre del año pasado».
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4
Revisa si tienes el dato
Mira las columnas de tu archivo. Si no existe la columna «costo», no podrás hablar de utilidad, solo de ventas.
Las tres preguntas que casi siempre sirven
Si no sabes por dónde empezar, estas tres funcionan en casi cualquier negocio:
- ¿Qué cambió? Comparar un periodo contra otro: este mes contra el anterior, este año contra el pasado.
- ¿Dónde se concentra? Qué pocos productos, clientes o sucursales explican la mayor parte del resultado (muchas veces el 20% genera el 80%).
- ¿Qué es raro? Valores fuera de lo normal: un día con ventas en cero, un cliente que compró diez veces más que el promedio, un producto con inventario negativo.
Con estas tres preguntas, Laura descubrió que el 70% de sus ventas venía de 25 productos y que la sucursal del centro tenía tres días seguidos sin ventas registradas en julio: la terminal estuvo descompuesta y nadie capturó a mano.
Todavía no vas a subir ningún archivo. Solo vas a describir tu negocio y tus columnas para que la IA te proponga preguntas útiles. Funciona igual en ChatGPT, Claude o Gemini.
Tengo una papelería con 2 sucursales en Puebla. Cada mes descargo un Excel de ventas con estas columnas: fecha, sucursal, producto, categoría, piezas, precio unitario, total, forma de pago. Actúa como analista de datos que le explica a alguien no técnico. Propón 8 preguntas de negocio concretas que puedo responder con estas columnas. Para cada una indica: 1) qué decisión me ayudaría a tomar, 2) qué columnas necesito, 3) qué comparación haría. Presenta el resultado en una tabla. No inventes columnas que no tengo; si una pregunta valiosa requiere un dato que me falta, menciónalo aparte.
Una tabla con 8 preguntas como «¿Qué categoría creció más este trimestre?» o «¿Qué forma de pago es más común por sucursal?», con la decisión asociada. Al final, una lista corta de datos que te faltan, por ejemplo costo para calcular utilidad.
Cambia la descripción por la de tu negocio o área de trabajo y tus columnas reales. Elige las 2 preguntas que más te importan y guárdalas: las usarás en todo el curso.
- ›Analizar datos es responder preguntas; la gráfica va al final.
- ›Una pregunta útil tiene decisión, medida, periodo y comparación.
- ›Tres preguntas comodín: ¿qué cambió?, ¿dónde se concentra?, ¿qué es raro?
- ›La IA te ayuda a proponer y afinar preguntas antes de tocar el archivo.
