Análisis de datos en Excel: empieza con un ejemplo real

Coursera es una plataforma de cursos online con programas de análisis de datos donde Excel aparece como una herramienta básica, junto a SQL, Python y Tableau. Aquí verás los tres certificados profesionales que la enseñan, qué se aprende con la hoja de cálculo y cómo montar en tu Excel un mini-proyecto parecido al de esos cursos. Al terminar, sabrás ordenar y filtrar una tabla, resumirla con una tabla dinámica, resaltarla con formato condicional y cerrarla con un gráfico. El recorrido vale desde Excel 2016 en adelante y se puede seguir también en Excel para la web.

Qué es Coursera y por qué sus cursos de análisis de datos mencionan a Excel

Coursera es una plataforma de cursos online que ofrece programas de pago y gratuitos de universidades y empresas. Entre sus formaciones más conocidas están los certificados profesionales, pensados para preparar un puesto de trabajo concreto: analista de datos, ciencia de datos, inteligencia de negocio o marketing digital. En el área de análisis de datos hay tres certificados que se repiten una y otra vez al buscar trabajo: el de Google Data Analytics, el de IBM Data Analyst y el de Microsoft Data Analysis.

Los tres comparten un mismo esquema: empiezan por lo básico, siguen con herramientas concretas y terminan con un caso práctico. Excel aparece siempre en la primera parte, la de "preparar y limpiar datos", porque es la herramienta que la mayoría de la gente ya tiene instalada y con la que se aprende la mecánica de pensar sobre tablas sin tener que programar. Más adelante, cuando el volumen crece o el análisis se repite cada semana, los cursos dan el salto a SQL, Python, R, Tableau o Power BI, dependiendo del programa.

Los certificados profesionales que enseñan Excel para analizar datos

Google Data Analytics: el certificado que empieza con hojas de cálculo

El certificado de Google se compone de 9 cursos y ronda las 180 horas. El primer curso es una introducción al mundo del análisis y el segundo se centra en las preguntas que se quieren responder con datos. Los cursos 3 a 6 son los de manejo de datos: se aprende a usar hojas de cálculo (es decir, Excel o Google Sheets), SQL para consultar bases de datos y Tableau para visualizar. En los cursos 7 a 9 entra Python con pandas para análisis más avanzados y un proyecto final. Excel se trabaja sobre todo en los cursos 3 a 6, donde se aprende a limpiar, ordenar, filtrar y resumir tablas con tablas dinámicas y gráficos.

IBM Data Analyst: Excel básico y dashboards con Excel y Cognos

El certificado de IBM tiene 11 cursos. Los cursos 2 y 3 son los dedicados a Excel: el primero, Excel Basics for Data Analysis, cubre lo esencial (formatos, fórmulas, tablas, tablas dinámicas, gráficos); el segundo, Data Visualization and Dashboards with Excel and Cognos, enseña a montar cuadros de mando en Excel y en IBM Cognos Analytics. Después llega Python con Jupyter Notebooks, SQL, análisis estadístico y un proyecto final con datos reales. Si lo que te interesa es Excel y dashboards, este certificado es el más explícito en esas dos palabras.

Microsoft Data Analysis con SQL, Excel y Power BI

Este curso está dentro del catálogo de Coursera y lo ofrece Microsoft. Está pensado para quien ya trabaja con datos de la empresa almacenados en SQL Server y quiere aprender a consultarlos, llevarlos a Excel, transformarlos con Power Query y visualizarlos con Power BI. Es la opción más natural si ya tienes instalado el paquete de Microsoft 365, porque las tres herramientas que enseña (SQL Server, Excel y Power BI) se conectan entre sí sin pasos extra.

Cursos sueltos donde Excel es el protagonista

Además de los certificados, hay cursos individuales de duración más corta donde Excel se trabaja a fondo:

• Excel Skills for Data Analytics and Visualization, de la Macquarie University (Coursera): tres cursos seguidos centrados solo en Excel, desde lo básico hasta dashboards con tablas dinámicas, formato condicional y gráficos.
• Google Advanced Data Analytics: la continuación del certificado de Google, pensado para quien ya maneja hojas de cálculo y quiere pasar a Python y modelos predictivos; los primeros módulos repasan tablas dinámicas antes de meterse con código.

Qué se aprende a hacer con Excel en estos cursos

Las cuatro habilidades que todos los programas repiten son:

• Limpieza de datos: quitar duplicados, detectar y borrar espacios sobrantes, separar columnas, corregir formatos de fecha y número. En Excel se hace con Datos > Herramientas de datos > Quitar duplicados, con Buscar y reemplazar (Ctrl+B) y con la herramienta Texto en columnas (Datos > Herramientas de datos > Texto en columnas).
• Tablas dinámicas: resumir miles de filas arrastrando campos a Filas, Columnas, Valores y Filtros; totales por mes, por vendedor o por categoría, sin escribir una sola fórmula. Se insertan desde Insertar > Tablas > Tabla dinámica.
• Formato condicional: resaltar celdas según su valor (mayores que, duplicados, los 10 primeros) o con barras de datos y escalas de color para ver de un vistazo las cifras grandes y pequeñas. Se aplica desde Inicio > Estilos > Formato condicional.
• Gráficos: representar los datos resumidos en un gráfico de barras, columnas, líneas o circular para presentar resultados. Se insertan desde Insertar > Gráficos.

Montar un mini-proyecto de análisis en Excel como los de los cursos

Vamos a imitar en cuatro pasos lo que pide el primer módulo de un curso de análisis. La hoja se llama Ventas y contiene 8 pedidos de una pequeña tienda, con su fecha, producto, zona, unidades y precio. Copia los datos en una hoja nueva de tu Excel.

Limpiar y ordenar la tabla de ventas

1. Selecciona el rango A1:E9.
2. Conviértelo en tabla de Excel para que los datos se comporten como una sola unidad.

1. En el cuadro de diálogo confirma que la tabla tiene encabezados y pulsa Aceptar. La cuadrícula se vuelve azul con bandas y aparece la pestaña contextual Diseño de tabla.
2. Con la tabla seleccionada, quita duplicados por si algún pedido se hubiera copiado dos veces.

1. En el cuadro marca las cinco columnas y pulsa Aceptar.
2. Ordena la tabla por Fecha y, dentro de la misma fecha, por Zona.

Resumir las ventas por zona con una tabla dinámica

1. Sitúate en cualquier celda de la tabla y abre el asistente.

1. Acepta la selección actual y deja la tabla dinámica en una hoja nueva (por ejemplo, Resumen).
2. En el panel de la derecha, arrastra Zona al área Filas.
3. Arrastra Unidades y Precio al área Valores.
4. Como Precio representa el precio unitario y lo que queremos es el ingreso total, haz doble clic sobre Suma de Precio en el área Valores y elige Resumir por: Suma. Si dejara CONTAR, el resultado no tendría sentido: estaría contando cuántas filas hay, no sumando dinero.
5. Para ver el ingreso por zona, añade una columna calculada en una celda a la derecha: en D2 multiplica la suma de unidades por la suma de precio. Como el rango es estable, se arrastra a las filas siguientes y queda:

=B2*C2

Resaltar las ventas altas con formato condicional

1. Vuelve a la hoja Ventas y selecciona el rango D2:D9 (Unidades).
2. Aplica barras de datos para ver de un vistazo los pedidos más grandes.

1. Selecciona el rango E2:E9 (Precio) y aplica una escala de color del mínimo al máximo.

1. Para resaltar los pedidos por encima de la media, vuelve a seleccionar D2:D9 y usa una regla mayor que.

1. En el cuadro escribe el valor 25 y elige Relleno verde.

Cerrar el proyecto con un gráfico y el nombre del archivo

1. Vuelve a la hoja Resumen y selecciona el rango A2:D4 (sin el Total general).
2. Inserta un gráfico de columnas para comparar el ingreso por zona.

1. Arrastra el gráfico a su propia hoja para tenerlo limpio. Haz clic derecho sobre el gráfico y elige Mover gráfico > Hoja nueva. Llámala Ingresos.
2. Guarda el libro en formato Excel normal.

Por qué Excel se queda corto cuando el curso pide "big data"

Excel maneja tablas de hasta 1.048.576 filas y 16.384 columnas (hasta la XFD), y con tablas dinámicas bien diseñadas se puede resumir esa cantidad sin problemas. A partir de ahí, el material de los certificados empuja hacia otras herramientas por razones muy concretas. Cuando los datos viven en varios libros, en una base de datos o en una web, copiarlos a mano a Excel cada semana es un trabajo que se repite y se equivoca. Cuando el análisis se hace todos los lunes con un archivo nuevo, alguien acaba automatizándolo en Python o con Power Query (Datos > Obtener y transformar datos > Obtener datos), integrado en Excel desde 2016. Y cuando el volumen pasa de cientos de miles de filas o se cruzan tablas enormes, la consulta se hace directamente en SQL, que es el lenguaje que entienden las bases de datos.

Excel sigue siendo el sitio donde se empieza porque todo el mundo lo tiene, se ve lo que se hace y los errores se ven a simple vista. La curva para pasar de Excel a Power Query o a SQL es corta: si sabes hacer una tabla dinámica, sabes lo que es una fila, una columna y un filtro, que es justo lo que se mueve con esas otras herramientas.

Lo que Excel no hace bien y que estos cursos sí enseñan con otras herramientas

• Cruzar tablas enormes de varios millones de registros: SQL, con consultas tipo SELECT zona, SUM(unidades) FROM ventas GROUP BY zona, que devuelven el resultado ya resumido y no necesitan cargar la tabla entera en la memoria del ordenador.
• Repetir el mismo análisis cada lunes sobre datos nuevos sin tocar nada: Power Query, que graba los pasos de limpieza (quitar columnas, cambiar tipos, unir tablas) y los vuelve a aplicar con un clic en Actualizar.
• Programar un modelo de predicción (por ejemplo, las ventas del mes que viene): Python con pandas y scikit-learn, donde se entrena un modelo con datos pasados y se le pide que prediga los nuevos.
• Crear un panel interactivo que se actualice solo y se comparta por la web: Power BI, el visor de Microsoft, que se conecta a la misma fuente de datos que Excel y muestra los mismos gráficos con filtros desplegables.

Cómo encaja Coursera con tu versión de Excel

Los cursos de Coursera están pensados para el Excel de escritorio, con vídeo y ejercicios que se abren en el navegador. Sirven desde Excel 2016 en adelante, porque ese es el primer Excel con Power Query integrado y con tablas dinámicas modernas. Si tienes Excel 2013 también puedes seguir el curso, pero algunas herramientas (Power Query como complemento, las matrices dinámicas) no estarán en tu cinta de opciones. En Excel para la web se puede hacer casi todo, salvo cosas que requieren VBA o ciertos complementos; si el curso te pide abrir un archivo .xlsm, tendrás que usar la versión de escritorio.

Las funciones y herramientas más nuevas del curso (FILTRAR, en inglés FILTER, desde Excel 2021; AGRUPARPOR, en inglés GROUPBY, solo en Microsoft 365 y Excel para la web) solo aparecen en las versiones recientes. Si tu Excel es 2019 o anterior, las verás en el vídeo pero al escribirlas en tu hoja aparecerá #¿NOMBRE? porque tu versión no las reconoce. La solución es usar la alternativa clásica que enseñan los propios cursos: BUSCARV en vez de BUSCARX, y una tabla dinámica hecha con la cinta en vez de AGRUPARPOR. Antes de empezar, comprueba tu versión en Archivo > Cuenta > Acerca de Excel.

Lo que ya sabes hacer con Excel para seguir un curso de análisis de datos

• Tienes una tabla de ejemplo limpia en la hoja Ventas, con fechas, productos, zonas, unidades y precios, convertida en tabla de Excel.
• Sabes resumirla con una tabla dinámica en la hoja Resumen, agrupando por zona y viendo el ingreso total.
• Sabes resaltarla con formato condicional: barras de datos, escala de color y una regla mayor que para ver de un vistazo los pedidos más grandes.
• Sabes cerrarla con un gráfico de columnas en su propia hoja Ingresos y guardar el libro en formato .xlsx.

El siguiente paso es elegir uno de los tres certificados de la tabla de este artículo (Google, IBM o Microsoft) según el tiempo que tengas y la herramienta que más te interese, y abrir su primer curso en Coursera con tu Excel ya preparado.

Dudas al empezar un curso de análisis de datos con Excel en Coursera