Summary  
This chapter covers data-cleaning techniques using functions to trim extra spaces, substitute specific text values, and apply conditional formatting rules to highlight anomalies.  

General domain of usage  
Business data analysis (e.g., sales and product reporting)

La **limpieza de datos** es un paso esencial en el análisis de datos. Antes de poder obtener información significativa de tus datos, estos deben ser **precisos y estar libres de inconsistencias**.

La limpieza de datos implica corregir o eliminar datos **incorrectos**, **corruptos**, **duplicados** o **mal formateados**. A continuación se explica por qué es crucial:

- Los datos limpios representan la información correctamente, lo que conduce a un **análisis y toma de decisiones más precisos**;
- En algunos casos, garantizar la integridad de los datos no solo es beneficioso, sino que también es un **requisito legal**.

Si utilizas Excel en español, los nombres de las funciones cambian:

`TRIM` → `ESPACIOS`</br>
`SUBSTITUTE` → `SUSTITUIR`

Además, es posible que necesites usar `;` en lugar de `,` como separador de argumentos.


Note

# Tarea

Práctica con estas herramientas:
- Eliminar espacios adicionales en la columna **Category** de la hoja **Products**.
- Reemplazar **"FL"** por **"Florida"** en la columna **Location** de la hoja **Branches**.
- Resaltar el 20% inferior de ventas en la columna **Total_Sale** de la hoja **Sales**.

> **Nota**
>
> Para descargar todas estas hojas, consulta el <a 
href="https://codefinity.com/courses/v2/0328349f-0845-49dc-9814-060940bbcef3/54b8e6db-049f-4801-8e09-22d2dc1d4a98/49bf4ab4-0c72-412a-94f8-b9156f0639e2"
target="_blank"
style="color: #ff8a00; font-weight: 600; text-decoration: none; transition: 0.3s ease-in-out;"
onmouseover="this.style.color='#ff0000'"
onmouseout="this.style.color='#d27204'">primer capítulo</a> e impórtalas desde archivos CSV.

¿Cuál es el método más sencillo para eliminar espacios adicionales en datos de texto?

Data Analysis with Excel provides a practical guide to mastering the most essential data management, manipulation, and analysis techniques using Microsoft Excel. You'll gain proficiency in Excel's powerful capabilities, progressing through data analysis methods, and creating dynamic visualizations and interactive dashboards. By the end, you'll learn to automate reporting and apply advanced analytics, equipping you to make informed, data-driven decisions efficiently.

Aprenda a importar, limpiar y transformar datos con funciones avanzadas de Excel para preparar conjuntos de datos para un análisis en profundidad. Domine técnicas para navegar por datos complejos con funciones de búsqueda.

Adéntrate en el núcleo del poder analítico de Excel dominando análisis condicionales, funciones estadísticas y tablas dinámicas. Esta sección te enseña cómo extraer información significativa de grandes conjuntos de datos utilizando una variedad de herramientas analíticas.

Adquiere las habilidades para crear gráficos estadísticos y construir paneles interactivos que comuniquen datos visualmente. Aprende a automatizar tareas repetitivas y generar informes de manera eficiente, mejorando la productividad y la interacción con los datos.

Cubre el análisis de correlación para determinar relaciones entre variables utilizando el coeficiente de correlación de Pearson, la regresión lineal para explorar relaciones entre variables, la adición de líneas de tendencia para el análisis de patrones en la previsión y el uso de pruebas t y pruebas z en pruebas de hipótesis para evaluar la significancia estadística.

Limpieza de Datos en Excel

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