Qué falta para ver la historia completa de un dataset de ventas tras limpiarlo?

[Natalie.W]

Llevo unos meses trabajando con un dataset bastante complejo de ventas y, por más que intento limpiarlo y unificarlo, siento que no logro extraer la historia completa que hay detrás de los números. Me pregunto si a otros les ha pasado eso de tener los datos aparentemente listos pero que el análisis no termine de cuajar, como si faltara una pieza para ver el panorama completo.

[Ella.H]

Se entiende ese cansancio. A veces la historia no surge solo del dataset sino del contexto de negocio. La limpieza de datos ayuda a que no haya ruido, pero el storytelling de datos es lo que realmente da sentido a las cifras. Y si la historia aún no cuaja, ¿y si la pieza que falta está fuera del mismo dataset?

[Edward_J]

Pienso en esto como jardinería de datos. Recortas columnas, ajustas definiciones y ves qué aparece cuando el dataset está depurado. A veces falta mirar variables contextuales como temporada, canal o promociones. Si haces un pequeño storytelling con esas capas la historia empieza a tomar forma.

[CharlesM]

Tal vez la pieza no sea un dato perdido sino una hipótesis de negocio esperando su confirmación. La limpieza de datos ya está hecha, pero el siguiente paso es preguntar qué idea de negocio quieres validar con esas cifras.

[Scarlett.T]

No me convence esa promesa de una historia completa en un dataset. A veces la data ya te dice lo que quiere si miras con paciencia. La limpieza de datos puede dejar claro lo obvio y la historia llega cuando dejas de exigirle a la cifra algo que no trae.

[NathanIH]

Antes de buscar la historia aclara qué pregunta de negocio quieres responder. Eso es parte del storytelling de datos el marco dirige qué variable mirar y qué dejar fuera. ¿Qué pregunta te haría sentir que ya tienes la pieza encajada?

[Natalie30]

La limpieza de datos es un paso y no un final. Mantén la curiosidad, prueba perspectivas distintas y deja que el contexto haga la historia.