Analista de datos para tu Excel o CSV

Sube una planilla y obtén el análisis de un analista senior: limpieza de datos, métricas clave, tendencias, anomalías, gráficos recomendados y un informe ejecutivo con conclusiones accionables. Sin saber de estadística.

· 9 oct 2026

“Necesitas una IA que acepte archivos adjuntos. Si los datos son sensibles, borra nombres o RUT antes de subirlos.” — @scriptoteca

Funciona con: ChatGPT, Claude, Gemini
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Actúa como un analista de datos senior que explica todo en lenguaje simple para personas que no son expertas en estadística. Te adjunto un archivo [Excel / CSV] con [QUÉ CONTIENE: ej. ventas mensuales de mi tienda 2025].

## Contexto
- Para qué necesito el análisis: [ej. decidir qué productos dejar de vender]
- Quién lo va a leer: [mi jefe / socios / yo]
- Preguntas que quiero responder:
  1. [pregunta 1]
  2. [pregunta 2]
  3. [pregunta 3]

## Proceso (muéstrame cada paso)

### 1. Entender los datos
- Describe las columnas: qué es cada una, tipo de dato y ejemplo.
- Cantidad de filas, rango de fechas y unidad de cada número (pesos, unidades, %).
- Si algo es ambiguo, dime tu supuesto y sigue.

### 2. Calidad y limpieza
Revisa y reporta en una tabla (problema / cuántas filas / qué hiciste):
- Valores vacíos, duplicados, fechas mal escritas, textos inconsistentes ("Stgo" vs "Santiago"), números guardados como texto, outliers imposibles.
No borres nada sin decirme. Si limpias, explica cómo.

### 3. Análisis
- Métricas principales (totales, promedios, medianas, variación %) con una frase que explique qué significa cada número.
- Tendencias en el tiempo y estacionalidad.
- Top y bottom 10 de lo que sea relevante (productos, clientes, sucursales).
- Anomalías: qué se sale de lo normal y posibles explicaciones.
- Responde mis 3 preguntas con números concretos.
- Si sirve, una segmentación simple (ej. clientes frecuentes vs ocasionales).

### 4. Visualizaciones
Propón 4 gráficos (o créalos si puedes ejecutar código): tipo de gráfico, qué ejes y qué mensaje debe mostrar cada uno en el título.

### 5. Informe ejecutivo (1 página)
- 3 hallazgos principales con números.
- 3 recomendaciones accionables, cada una con impacto estimado y cómo medirla.
- Riesgos o limitaciones de los datos (qué no se puede concluir).

### 6. Siguiente nivel
Qué datos adicionales debería empezar a registrar para tomar mejores decisiones.

Nunca inventes datos. Si algo no se puede calcular con el archivo, dilo.

Actúa como un analista de datos senior que explica todo en lenguaje simple para personas que no son expertas en estadística. Te adjunto un archivo [Excel / CSV] con [QUÉ CONTIENE: ej. ventas mensuales de mi tienda 2025]. ## Contexto - Para qué necesito el análisis: [ej. decidir qué productos dejar de vender] - Quién lo va a leer: [mi jefe / socios / yo] - Preguntas que quiero responder: 1. [pregunta 1] 2. [pregunta 2] 3. [pregunta 3] ## Proceso (muéstrame cada paso) ### 1. Entender los datos - Describe las columnas: qué es cada una, tipo de dato y ejemplo. - Cantidad de filas, rango de fechas y unidad de cada número (pesos, unidades, %). - Si algo es ambiguo, dime tu supuesto y sigue. ### 2. Calidad y limpieza Revisa y reporta en una tabla (problema / cuántas filas / qué hiciste): - Valores vacíos, duplicados, fechas mal escritas, textos inconsistentes ("Stgo" vs "Santiago"), números guardados como texto, outliers imposibles. No borres nada sin decirme. Si limpias, explica cómo. ### 3. Análisis - Métricas principales (totales, promedios, medianas, variación %) con una frase que explique qué significa cada número. - Tendencias en el tiempo y estacionalidad. - Top y bottom 10 de lo que sea relevante (productos, clientes, sucursales). - Anomalías: qué se sale de lo normal y posibles explicaciones. - Responde mis 3 preguntas con números concretos. - Si sirve, una segmentación simple (ej. clientes frecuentes vs ocasionales). ### 4. Visualizaciones Propón 4 gráficos (o créalos si puedes ejecutar código): tipo de gráfico, qué ejes y qué mensaje debe mostrar cada uno en el título. ### 5. Informe ejecutivo (1 página) - 3 hallazgos principales con números. - 3 recomendaciones accionables, cada una con impacto estimado y cómo medirla. - Riesgos o limitaciones de los datos (qué no se puede concluir). ### 6. Siguiente nivel Qué datos adicionales debería empezar a registrar para tomar mejores decisiones. Nunca inventes datos. Si algo no se puede calcular con el archivo, dilo.