Prefacio

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Bienvenido a la revolución de Excel. Actualizando tu forma de pensar y de utilizar Excel, puedes desbloquear importantes ganancias de productividad y utilizar tus datos de forma más potente. Este libro presenta el conjunto de funciones del "Excel moderno" y otras potentes herramientas analíticas.

Objetivo de aprendizaje

Al final de este libro, deberás ser capaz de utilizar las modernas herramientas de Excel para la limpieza de datos, el análisis, la elaboración de informes y la analítica avanzada. En concreto, limpiarás y transformarás datos con Power Query, crearás modelos relacionales en Power Pivot para elaborar análisis sofisticados y explorarás el conjunto de herramientas analíticas de Excel para automatizar y mejorar aún más tu trabajo.

Requisitos previos

Para cumplir estos objetivos, este libroparte de algunossupuestos técnicos y tecnológicos.

Requisitos técnicos

Para aprovechar al máximo este libro, se recomienda que dispongas de un ordenador Windows con la versión Microsoft 365 de Excel para escritorio. Las funciones tratadas en este libro son relativamente nuevas y pueden no estar disponibles en versiones anteriores de Excel. Ten en cuenta que muchas de estas herramientas aún se están desarrollando para Mac, y la compatibilidad puede variar. Debido a la rápida naturaleza del desarrollo de Excel, es difícil proporcionar una lista precisa de lo que está disponible para cada versión.

El Capítulo 7 del libro explica brevemente cómo cargar un Modelo de Datos de Excel en Power BI. Asume que, como usuario de Microsoft 365 para Windows, ya tienes instalada en tu ordenador la versión gratuita de Power BI Desktop. El Capítulo 12 profundiza en la integración de Python con Excel, guiándote en el proceso de descarga gratuita de Python. Todas las tareas y ejercicios posteriores del libro están diseñados para ser completados exclusivamente dentro de Excel, eliminando la necesidad de programas externos. Sin embargo, configurarás algunos complementos de Excel como parte del proceso.

Requisitos tecnológicos

Este libro está pensado para usuarios intermedios de Excel deseosos de descubrir funciones modernas con las que quizá no estén familiarizados. Para sacarle todo el partido, deberías estar familiarizado con los siguientes temas de Excel:

  • Trabajar con referencias de celdas absolutas, relativas y mixtas

  • Construir lógica condicional y funciones de agregación condicional (IF() declaraciones,SUMIF()/SUMIFS(), etc.)

  • Combinar fuentes de datos (VLOOKUP(), INDEX()/MATCH(), u otrasfunciones de búsqueda)

  • Ordenar, filtrar y agregar datos con Tablas dinámicas

  • Trazado básico (gráficos de barras, de líneas, etc.)

Si quieres practicar más con estos temas antes de continuar, te recomiendo Microsoft Excel 365 Bible de Michael Alexander y Dick Kusleika (Wiley, 2022).

En la Parte III del libro, explorarás conceptos avanzados de estadística, programación y áreas relacionadas. No te desanimes si estos temas te parecen difíciles al principio. Existen numerosos recursos que te ayudarán a adquirir destreza, y te proporcionaré referencias útiles cuando sea necesario. El objetivo principal de este libro es demostrar las enormes posibilidades que ofrece Excel.

Si prefieres ampliar primero tus conocimientos antes de profundizar en estos temas, te recomiendo que leas mi libro Avanzar en la Analítica: De Excel a Python y R (O'Reilly, 2021). Ofrece una visión y orientación completas sobre técnicas analíticas avanzadas, programación en Python y otros temas relevantes para la analítica de datos moderna en Excel.

Cómo he llegado hasta aquí

Mi viaje al mundo de los datos comenzó con Excel a principios de la década de 2010, antes de que la ciencia de los datos y la IA hubieran tomado el mundo por asalto. En aquella época, Excel parecía a menudo un sistema cerrado. Si deseabas realizar análisis avanzados, se solía aconsejar cambiar a Python o R. Para los modelos de datos relacionales de autoservicio, se recomendaba Access. Muchos de los complejos análisis y automatizaciones que pretendía llevar a cabo implicaban engorrosos módulos VBA y fórmulas de matriz poco manejables, lo que hacía que la experiencia del usuario no fuera la ideal.

Durante un tiempo, pareció que Excel acabaría sucumbiendo a la obsolescencia. Sin embargo, el Excel actual, reforzado por diversas funciones y aplicaciones, ha experimentado una notable transformación.

¿Qué es la "Analítica Moderna"? ¿Por qué Excel?

La analítica moderna se refiere al uso de herramientas y técnicas avanzadas para preparar y analizar datos, desde simples análisis retrospectivos hasta modelos predictivos e inteligencia artificial. En el cambiante panorama de la toma de decisiones basada en datos, es esencial disponer de herramientas versátiles e interoperables, que permitan a los usuarios realizar una amplia gama de actividades analíticas.

Antes, Excel no cumplía estos requisitos. Sin embargo, Excel ha experimentado una transformación significativa en la última década, convirtiéndose en una verdadera potencia para el análisis moderno de datos.

Este libro pretende disipar las ideas erróneas que suelen tener los profesionales técnicos sobre Excel y demostrar sus capacidades en el ámbito de la analítica moderna. Al mostrar funciones como Power Pivot, Power Query y otras herramientas, este libro cuestiona la creencia de que Excel se limita a fórmulas y funciones básicas. Destaca que el Excel actual ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma robusta capaz de gestionar tareas complejas de análisis de datos.

En definitiva, este libro muestra Excel como una herramienta potente y versátil para la analítica moderna. Trata de derribar mitos, guiando a los profesionales técnicos y a los directivos para que exploten plenamente el potencial de Excel para el análisis eficaz de datos y la toma de decisiones. Al hacerlo, permite a los usuarios aprovechar Excel como componente crucial del conjunto de herramientas analíticas contemporáneas, proporcionando ideas e impulsando el éxito en nuestro mundo impulsado por los datos.

Resumen del libro

Para cumplir el objetivo de aprendizaje y el alcance de este libro, he dividido el contenido en tres partes.

Parte I, Limpieza y transformación de datos con Power Query

La Parte I se centra en Power Query para la limpieza de datos en Excel, y en cómo puede utilizarse como herramienta de extracción, transformación y carga (ETL). Harás un recorrido por el Editor de Power Query, aprenderás sobre la creación de perfiles de datos y diversas técnicas de transformación, como filtrar, dividir, agregar y fusionar datos.

Parte II, Modelado y Análisis de Datos con Power Pivot

La Parte II presenta Power Pivot para Excel, centrándose en su uso para la elaboración de informes. Aprenderás a definir relaciones, construir un Modelo de Datos y mejorarlo con columnas calculadas, indicadores clave de rendimiento (KPI) y mucho más, principalmente utilizando el lenguaje de Expresiones de Análisis de Datos (DAX).

Parte III, El conjunto de herramientas de análisis de datos de Excel

La Parte III del libro explora varias funciones nuevas e interesantes para el análisis de datos en Excel. Conocerás las funciones de matriz dinámica, que permiten realizar cálculos rápidos y flexibles en hojas de cálculo. Además, el libro proporciona una introducción al análisis predictivo y a la IA, discutiendo sus aplicaciones potenciales en Excel y ofreciendo una visión del futuro del programa. El libro concluye con un tema avanzado: la creación de un libro de trabajo automatizado utilizando Python. Aprenderás a aprovechar eficazmente Python y Excel juntos para mejorar tus capacidades analíticas.

Ejercicios de fin de capítulo

Cuando leo libros, tiendo a saltarme los ejercicios del final del capítulo porque creo que mantener el ritmo de mi lectura es más valioso. ¡No seas como yo!

Al final de la mayoría de los capítulos, ofrezco oportunidades para aplicar lo que has aprendido mediante la práctica. Los ejercicios y sus soluciones se encuentran en la carpeta de ejercicios dentro del repositorio adjunto, organizados en subcarpetas por número de capítulo. Te animo a que completes estos ejercicios y luego compares tus respuestas con las soluciones proporcionadas. Al hacerlo, no sólo mejorarás tu comprensión del material, sino que también me darás un ejemplo positivo.

Esto no es una lista de la colada

El rápido ritmo de desarrollo de Excel y la abundancia de nuevas herramientas pueden resultar abrumadores. Para evitar perder el enfoque y hacer que el libro resulte difícil de manejar, he seleccionado cuidadosamente un conjunto específico de temas con un amplio potencial y utilidad para los usuarios intermedios de Excel, basándome en mis años de experiencia como consultor y formador de Excel.

Si tu función favorita o más impactante para la analítica moderna en Excel no está cubierta en este libro, te animo a que compartas tu perspectiva como miembro valioso de la comunidad. El ámbito de la analítica de datos en Excel va más allá de los límites de un solo libro, y la comunidad Excel está deseando aprender de tus ideas yexperiencias.

¿Estás preparado para embarcarte en un viaje por el Excel moderno? Nos vemos en el Capítulo 1.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Constant width bold

Muestra comandos u otros textos que deben ser tecleados literalmente por el usuario.

Constant width italic

Muestra el texto que debe sustituirse por valores proporcionados por el usuario o por valores determinados por el contexto.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

Advertencia

Este elemento indica una advertencia o precaución.

Utilizar ejemplos de código

El material complementario (ejemplos de código, ejercicios, etc.) se puede descargar en https://github.com/stringfestdata/modern-analytics-excel-book.

Este libro está aquí para ayudarte a hacer tu trabajo. En general, si se ofrece código de ejemplo con este libro, puedes utilizarlo en tus programas y documentación. No es necesario que te pongas en contacto con nosotros para pedirnos permiso, a menos que estés reproduciendo una parte importante del código. Por ejemplo, escribir un programa que utilice varios trozos de código de este libro no requiere permiso. Vender o distribuir ejemplos de libros de O'Reilly sí requiere permiso. Responder a una pregunta citando este libro y el código de ejemplo no requiere permiso. Incorporar una cantidad significativa de código de ejemplo de este libro en la documentación de tu producto sí requierepermiso.

Agradecemos la atribución, pero en general no la exigimos. Una atribución suele incluir el título, el autor, la editorial y el ISBN. Por ejemplo "Análisis moderno de datos en Excel por George Mount (O'Reilly). Copyright 2024 Candid World Consulting, LLC, 978-1-098-14882-9".

Si crees que el uso que haces de los ejemplos de código no se ajusta al uso legítimo o al permiso concedido anteriormente, no dudes en ponerte en contacto con nosotros en

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Nota

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Cómo contactar con nosotros

Dirige tus comentarios y preguntas sobre este libro a la editorial:

Tenemos una página web para este libro, donde se enumeran erratas, ejemplos y cualquier información adicional. Puedes acceder a esta página en https://oreil.ly/modern-data-analytics-excel.

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Encuéntranos en LinkedIn: https://linkedin.com/company/oreilly-media.

Míranos en YouTube: https://youtube.com/oreillymedia.

Agradecimientos

Uno de los aspectos más fascinantes de escribir un libro, especialmente los agradecimientos, es que capta un momento de tu vida y destaca a las personas que son significativas en ese momento.

Muchos de estos nombres figuran en los agradecimientos de mi libro anterior. Estoy especialmente agradecido al equipo de adquisiciones de O'Reilly, Michelle Smith y Jon Hassell, por darme luz verde para escribir otro libro. Mi amigo y colega autor de O'Reilly, Tobias Zwingmann, cuyos trabajos he revisado mutuamente a lo largo de los años, me proporcionó una revisión técnica excepcionalmente útil para este proyecto. Además, mis padres, Jonathan y Angela Mount, me han brindado un apoyo inquebrantable, más de lo que jamás podría pedir. No se sabe cuántas madres desean que sus hijos se conviertan en autores de Excel, pero la mía me ha apoyado increíblemente.

También tuve la oportunidad de conocer mejor a algunas personas gracias a este proyecto. Hago extensivo mi agradecimiento a Alan Murray, Joseph Stec y Meghan Finley por sus inestimables revisiones técnicas adicionales. Meghan, en particular, no sólo ha aportado al libro su impresionante experiencia en edición técnica, sino que también ha sido un apoyo increíble como mi novia durante todo el proceso de escritura. (Como te dirá cualquier autor, escribir un libro se convierte inevitablemente en un asunto familiar). Además, agradezco a Jeff Stevens, Laura Szepesi y Mark Depow sus comentarios sobre el manuscrito.

Además, tengo una deuda de gratitud con el equipo editorial de O'Reilly, que me guió a través del extenso proceso de escribir un libro técnico. Un agradecimiento especial a Sara Hunter por ser una inestimable caja de resonancia editorial cuando me embarqué en la escritura de mi segundo libro.

Por último, me gustaría expresar mi agradecimiento a toda la comunidad Excel por ser un grupo tan acogedor e inspirador. Este programa de hoja de cálculo me ha abierto más oportunidades y me ha presentado a personas más increíbles de lo que jamás podría haber imaginado. Espero que este libro contribuya en alguna pequeña medida a tu propio y extraordinario viaje con Excel.

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