Analiza los valores ausentes en Excel

Autor: AILesson7 min de preparaciónProbado con:ChatGPTRevisado el: 2026-08-28

Respuesta rápida

Mide la ausencia de datos por campo y grupo antes de decidir si se deja, se recupera o se excluye. Proporciona: Finalidad del análisis o la importación, Campos y significados de los valores ausentes, Recuentos o filas representativas. Resultado esperado: Un perfil de datos ausentes, reglas de decisión y comprobaciones de impacto sin valores inventados.

1

Añade tu contexto

Tu texto permanece en este navegador. AILesson Prompts no lo envía a un modelo ni a un servidor.

2

Tu prompt

Los campos sin rellenar permanecen visibles como marcadores de posición, para que puedas copiar y editar el prompt

Analiza los valores ausentes de Excel y planifica su tratamiento.

Finalidad del conjunto de datos:
[purpose]

Campos y significados de los valores ausentes:
[fields]

Recuentos, grupos y filas representativas:
[profile]

Distingue entre una celda realmente vacía, un valor desconocido, un valor no aplicable, cero, una cadena vacía devuelta por una fórmula y un dato ausente por un fallo de datos. No rellenes valores con promedios, ceros o categorías supuestas salvo que la regla de decisión y su impacto estén justificados. Devuelve un perfil de datos ausentes campo por campo, comparaciones entre grupos, causas probables marcadas como hipótesis, la acción recomendada, fórmulas de validación y comprobaciones de sensibilidad que muestren cómo cambian los resultados al excluir o imputar datos.
Probar en Playground
Privado de forma predeterminadaLa preparación del prompt se realiza localmente en tu navegador. Evita introducir información confidencial en cualquier servicio de IA, a menos que tu organización lo permita.

De la entrada al resultado

Un ejemplo completo

Mira cómo un contexto concreto convierte esta receta en un resultado que puedes usar

Entrada real

Finalidad del análisis o la importación
Informar del promedio de horas de resolución de tickets por canal de soporte. ResolutionHours solo se utiliza para los tickets cerrados.
Campos y significados de los valores ausentes
Status es obligatorio; Channel es obligatorio; ResolutionHours es obligatorio para Closed, no es aplicable para Open y puede quedar en blanco por un fallo de exportación. El texto 'N/A' significa que no es aplicable; el valor numérico 0 significa resolución inmediata y es válido.
Recuentos o filas representativas
1.000 filas: 800 Closed y 200 Open. Entre las filas Closed hay 40 ResolutionHours en blanco: 32 corresponden a Chat y 8 a Email. Las filas Open contienen 200 valores N/A. Tres filas Closed tienen 0. Se produjo un cambio en el sistema de origen a mitad de mes.

Ejemplo de salida

Calcula el perfil de datos ausentes solo entre las filas en las que el campo sea aplicable. Las filas Open/N/A no carecen de datos de resolución y no deben entrar en el denominador del promedio. Los tres ceros numéricos son válidos. Entre los tickets Closed, la tasa de ausencia es 40/800 = 5 %; su concentración en Chat demuestra una distribución desigual de datos ausentes, pero el cambio del sistema de origen es solo una hipótesis causal hasta que se comparen las fechas.

Añade MissingClass: =IFS([@Status]<>"Closed","Not applicable",ISNUMBER([@ResolutionHours]),"Observed",[@ResolutionHours]="","Missing-required",TRUE,"Invalid-marker"). Crea una tabla dinámica de MissingClass por Channel y por periodo anterior y posterior al cambio del sistema.

Acción recomendada: no rellenes con la media. Intenta recuperar del origen las 40 filas Missing-required; hasta entonces, informa de los promedios observados junto con el recuento observado y ausente de cada canal. Comprueba la sensibilidad de cada canal con al menos tres límites: media solo de los valores observados, valores ausentes fijados en el percentil 25 observado del canal y fijados en su percentil 75. Si cambia la clasificación de los canales, indica que la comparación no es robusta. Concilia 800 Closed = Observed + Missing-required + Invalid-marker.

Por qué funciona

  1. 1

    Separar los significados de los datos ausentes evita tratar el cero y los valores no aplicables como desconocidos.

  2. 2

    Las comprobaciones de sensibilidad muestran si una decisión de limpieza cambia de forma importante el resultado comunicado.

Comprueba el resultado

  • ¿Se asigna un significado explícito a cada marcador de datos ausentes?

  • ¿Los valores propuestos para rellenar datos están respaldados y no se eligen solo por comodidad?

  • ¿Se comparan las tasas de datos ausentes entre los grupos que afectan a la conclusión?

Úsalo con confianza

Preguntas frecuentes

Respuestas prácticas sobre cuándo usar esta receta, qué debes proporcionar y en qué casos la revisión humana sigue siendo importante

¿Qué debo preparar antes de usar «Analiza los valores ausentes en Excel»?

Para usar «Analiza los valores ausentes en Excel», prepara la finalidad del análisis o la importación, los campos y significados de los valores ausentes, y los recuentos o filas representativas. Sustituye los marcadores solo por información que puedas verificar. Si desconoces algún dato, deja clara esa incertidumbre en vez de pedirle al modelo que lo deduzca.

¿Cuándo no está listo para usarse el resultado de «Analiza los valores ausentes en Excel»?

El resultado no está listo si todavía no ofrece, a partir de las pruebas aportadas, el resultado indicado —un perfil de datos ausentes, reglas de decisión y comprobaciones de impacto sin valores inventados—, o si depende de supuestos sin resolver, aprobaciones pendientes o detalles inventados. Usa las comprobaciones como condiciones de salida: corrige las entradas de origen o asigna una persona revisora identificada y autorizada en vez de pulir un resultado sin respaldo.

¿Qué herramientas de IA tienen pruebas registradas para «Analiza los valores ausentes en Excel»?

El registro de pruebas publicado para «Analiza los valores ausentes en Excel» incluye ChatGPT a fecha de 2026-08-28. Esto confirma que hubo ejecuciones registradas, pero no garantiza la compatibilidad ni resultados idénticos en versiones posteriores del producto. Si usas otra herramienta o versión, mantén visibles todas las restricciones y repite las comprobaciones del resultado antes de utilizarlo.

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