Microsoft Copilot en Excel: tutorial completo

1. Video de bienvenida: Hola, chicos. Bienvenido a mi clase de Microsoft Excel con copiloto Guía completa 2026 de fundamentos a flujos de trabajo impulsados por IA Mi nombre es Noi Kumar Das. Solo para darte una experiencia sobre mí, soy un ex empleado de Google con 16 años de experiencia en publicidad paga, y llevo más de diez años enseñando publicidad paga , y enseño a muchos jóvenes profesionales y emprendedores y expertos que quieren entrar en este campo. Quería aprovechar esta oportunidad hoy para que sepas lo que vas a aprender en esta clase. Así que vamos a ver entender el entorno alrededor del copiloto en Excel, activar copiloto en diversas configuraciones, formular tareas básicas y consultas con También analizaremos la efectividad del copiloto para realizar diversas tareas en Microsoft Excel y luego reconocer varios tipos de datos compatibles también en Excel También te mostraré cómo identificar y navegar por los componentes clave de la interfaz de Excel. Utilizaremos algunas características básicas como guardar, insertar y exportar funciones e interfaz personalizada para mejorar nuestro flujo de trabajo. Aplicaremos algunos operadores aritméticos básicos también en Excel y usaremos copiloto en eso Veremos cómo podemos usar lógicas de búsqueda y coincidencia funciones lógicas de búsqueda y coincidencia también con la ayuda de la herramienta copiloto y luego implementar funciones condicionales también para el análisis de datos Veremos cómo usar funciones de datos y tiempo también en Excel con la ayuda del copiloto También verá cómo podemos ingresar y editar datos de manera eficiente, usar copiloto en Excel para la entrada y formateo de datos Veremos varios tipos de opciones de formato que obtienes en Excel con la ayuda del copiloto y mejoraremos la legibilidad y presentación de los datos Entenderemos los fundamentos de la ingeniería rápida en copiloto y lo usaremos para dar mejores indicaciones para realizar diversas funciones en También intentaremos optimizar el uso del copiloto para automatizar muchas tareas de Excel y evaluar la efectividad de estos prompts Espero que al final de esta clase, entiendas cómo podemos hacer uso del copiloto de manera efectiva en nuestro trabajo de Excel en el día a día. Gracias una vez más, chicos, por revisar mi clase, y estoy muy emocionada de verlos dentro de la clase. 2. Qué es Microsoft Copilot, cómo iniciarlo y activar Excel Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, hablaremos sobre qué es el copiloto de Microsoft, cuáles son sus capacidades y cómo puedes activarlo en tu Microsoft Excel Entonces, si nos fijamos en Microsoft, copiloto es principalmente un asistente impulsado por IA, que está integrado dentro de todas las aplicaciones de Microsoft 365. Así que lo encontrarás en equipos de Excel, Word, PowerPoint, Outlook en todas estas aplicaciones de Microsoft, se ha integrado a la perfección. Ahora, esto se basa en LLM avanzados como GPT 4.14, y ayuda a los usuarios a comprender los datos de una manera mucho más intrínseca, generar contenido al respecto, automatizar tareas y trabajar más rápido también Entonces, si ves que funciona directamente dentro de Excel y puede analizar datos, resumir insights, puedo crear fórmulas, construir gráficos, limpiar los conjuntos y también automatizar flujos Por lo que la intención de esta herramienta es diseñar para mejorar su productividad combinando varios datos gráficos de Microsoft en formas de correos electrónicos, archivos, calendarios con herramientas de Excel y brindar una asistencia más profunda consciente del contexto. Ahora, si nos fijamos en las capacidades del copiloto de Microsoft, lo ideal es el análisis de datos Te puedo ayudar a resumir tendencias de datos, patrones, métricas clave, generar insights, recomendaciones y explicaciones que pueda dar También fórmula generaciones. Creando fórmulas complejas automáticamente, ayudando a corregir y optimizar las fórmulas existentes, también ayuda a hacer limpieza de datos, eliminar duplicados, reestructurar los datos Llenando los valores faltantes, convirtiendo datos brutos tablas organizadas, también visualización. Puedo generar gráficos, tablas dinámicas, dashboards, crea informes con explicaciones, automatización del flujo Como puede proporcionar, que es automatizar tareas repetitivas, creando procesos paso a paso y macros también También verás comandos de lenguaje natural. Para que puedas realizar estas tareas simplemente dando indicaciones específicas, y la herramienta copiloto será capaz de hacer esa tarea por nosotros Echemos un vistazo a esto, cómo puedes seguir adelante y activar copiloto en tu Excel Entonces, una vez que tengas tu Excel abierto, será bastante sencillo activarlo yendo a la esquina superior derecha donde tienes el ícono del copiloto, y puedes hacer clic en eso, y esta será la ventana donde podrás empezar a trabajar con él Puedes dar tu aviso aquí mismo. Dice mensaje copiloto. Y puedes seguir adelante y dar el prompt y basado en el prompt, va a analizar los datos y darte las salidas. Entonces veremos múltiples escenarios diferentes de cómo vamos a usar el copiloto en diferentes situaciones Además, tiene la capacidad de insertar datos, sea cual sea el análisis que haga, que los datos se puedan insertar dentro de Microsoft Excel, y luego hará que tu productividad, tu trabajo sea mucho mejor, de alta calidad. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora qué es Microsoft copilot y sus capacidades y cómo puede comenzar con él en Microsoft Excel 3. Análisis general de datos: Hola, ais. Bienvenidos a las sesiones. Y en esta sesión, haremos un análisis general de datos de un conjunto de datos con la ayuda de copiloto. Entonces echemos un vistazo a esto. Entonces digamos que este es el conjunto de datos que tenemos, para lo cual solo queremos entender cómo el copiloto puede ayudarte a analizar estos datos Entonces vamos a dar algunos sencillos proms. Digamos que vamos a decir Así que aquí podemos dar el prompt. Entonces ahora va a trabajar en ese conjunto de datos, analizar la información y darnos la información sobre lo que estamos pidiendo a los datos específicamente. Entonces así, puedes iniciar el análisis, y hay varias cosas que puedes hacer a lo largo de un periodo de tiempo. Entonces ahora puedes ver que nos está diciendo que la tienda A específicamente tiene las mayores ventas. Ahora, en base a esto, además puedes profundizar en el conjunto de datos y pedir más información como de esta manera, qué marca tuvo el mayor número de ventas. Ir a mirar los datos y darnos la información. Como puede ver, nos ha dicho que Nike tiene el número máximo de ventas. También te da la opción de insertar eso en una nueva hoja. Si quieres, puedes hacerlo también esta manera particular, por lo que tenemos los datos aquí. Ahora, digamos, además, queremos ver específicamente, digamos para un específico aquí, Entonces ahora estamos pidiendo información específica. Para un año específico, queremos saber qué marca tuvo las mayores ventas. Ahora se va a analizar eso también. Ahora tenemos la respuesta por aquí. En 2022, Adidas fue las ventas más altas que había conseguido. Ahora, digamos que queremos saber específicamente ¿cuál ha sido el beneficio neto? Y le estamos pidiendo que comparta el beneficio neto porque aquí ya tenemos los datos de ventas y los datos de costos. Idealmente debería poder hacer eso. Entonces ha tomado los datos de aquí, y ahora va a que va a sumarle el beneficio neto, así que simplemente podemos seguir adelante y se puede ver que está resaltando como cuando flotamos sobre él, así podemos insertar eso Por lo que ahora también se ha sumado el beneficio neto. Ahora, aparte de esto, también podemos pedirle que proporcione, digamos, el número total de clientes. Bien, entonces qué marca tiene el mayor número de clientes. Eso también lo podemos entender. Vas a mirar los números del cliente y en función de los cuales va a determinar eso. Entonces tiene que también, la Nike tuvo el mayor número de clientes. Como puede ver, ahora con la ayuda del copiloto, todos estos los podemos recuperar de los datos Puede analizar los datos, recuperar esa información y proporcionarnos. Puede haber algunos casos en los que también puede proporcionar información que puede actualizar en la hoja agregando una nueva columna, posiblemente, a veces resaltando ciertas cosas. Si quieres resaltar cierta celda, ciertos datos que también puede hacer. También agregando nuevos análisis que se pueden agregar de esta manera particular. Espero que esto tenga sentido. Estamos empezando a entender la capacidad de esta herramienta específicamente cuando la estamos usando con Excel. En los próximos videos, también veremos diversos escenarios en los que podrás hacer un mejor uso del copiloto con Excel 4. Preguntas y respuestas sobre datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer un poco de sesión de respuesta a preguntas con nuestros datos con la ayuda del copiloto Entonces, lo que estamos tratando de hacer aquí es que vamos a preguntas específicas al conjunto de datos a través de indicaciones de copiloto y tratar ver qué tipo de insights nos puede dar Entonces una vez que tengamos el conjunto de datos, entonces este es el conjunto de datos que tenemos y sobre esto tendremos un par de preguntas hechas, y veamos qué tipo de respuestas obtenemos el análisis, qué hace de él. Entonces comencemos con la primera pregunta. Este es un conjunto de datos particular sobre una marca de zapatos, específicamente para dos tiendas de datos que tenemos, y vamos a hacer la primera pregunta, que va a ser alrededor de qué marca de zapatos genera las mayores ventas totales en todas las tiendas. Va a funcionar en los conjuntos nos van a dar algunas ideas al respecto. Entonces aquí tenemos, para que podamos ver que ha respondido a la pregunta. Nike generó las ventas totales más altas. También nos ha dado el valor total de ventas también. Entonces de esta manera, podemos entender los datos. También puede insertar esto en la nueva hoja de esta manera particular. Ahora mira un par de preguntas más. Digamos, ¿cuál es la relación entre el número de clientes y las ventas totales? Es capaz de analizar los datos y luego darnos la información. Nos está dando alguna información aquí. Ahora puedes ver de esta manera, te está dando los datos como ganar y también te está dando el análisis, dándonos las ideas sobre la relación entre el número de clientes y las ventas totales, que también podemos insertar. Entonces de esta manera, podemos hacer uso de ella. Ahora, mirando hacia adelante, digamos, ¿qué tienda logró el mayor margen de beneficio? Entonces queremos saber con base en las ventas y el costo incurrido, ¿cuál fue el, qué tienda funcionó bien? Entonces básicamente, principalmente estamos trabajando en estas dos columnas particulares y queremos hacer una comprensión total tanto de la historia de las tiendas y en base a la cual queremos entender eso. Nos está dando esa información. La historia en su totalidad fue mejor, tuvo el margen de beneficio promedio más alto con un valor aproximado de 0.37 Se puede ver así, se puede hacer uso del copiloto para obtener una gran cantidad de insights muy rápidamente en lugar de hacerlo manualmente usted mismo ¿Cómo varía la calificación promedio de los clientes entre varias marcas de zapatos? Veamos esto también. Muy interesante. En el sentido, entendiendo la parte de calificación que tenemos aquí va a analizar que nos va a decir ¿cómo ha sido la calificación entre las marcas? Ahora puedes ver así es como ha sido la calificación. Se va a hacer un promedio de las calificaciones de todas las marcas y que también puedes agregar a la hoja. Ahora sabemos cómo fue la calificación de cada una de las marcas. Sabemos cuál lo está haciendo realmente mejor. En este caso, ya lo pone en las órdenes descendentes. Sabemos que Nike es la mejor en cuanto a las calificaciones de los clientes. ¿Qué año registra el mayor número de clientes en general? Veamos esto también. Esto va a ser bastante sencillo, supongo, de averiguarlo. De lo contrario, en un escenario normal, cómo vamos a hacer es que vamos a recoger cada año y vamos a averiguar el número total de clientes para ese año que tendremos que hacer manualmente. Aparte de eso, podemos hacer uso del copiloto para lo mismo. El año con mayor número de clientes en general fue 2023. Entonces tenemos ese número en muy poco tiempo. Puedes ver que esto es lo muy rápido que puedes obtener tus respuestas del copiloto, donde analiza tu conjunto de datos y te da esas ideas Veamos esto, qué marca tiene la mayor relación costo promedio por ventas, eficiencia de precios. La relación entre costo y ventas. que queramos saber y cuál ha sido la más alta, qué marca tuvo la más alta. Puma está llegando a esa relación costo promedio por ventas fue de 0.63 64, que fue la más alta en todos los ¿Ciertas tiendas tienen un rendimiento constante mejor tanto en ventas como en calificaciones de clientes? Queremos saber si en ambos criterios, hay alguna tienda específica que esté funcionando mejor entre la tienda A y la B Aquí tenemos los datos donde podemos ver las ventas y podemos ver la calificación también. Podemos decir que a la tienda B le va bastante mejor, comparativamente mejor o ambas son casi similares en realidad, en términos de calificación Qué productos tiendas o marcas tienen el RI más alto Ahora van a mirar la parte de ingresos. El ROI, están mirando la parte de ventas y van a mirar la parte del costo y averiguar qué productos específicamente o marcas tienen el ROI más alto Aquí tenemos eso ahora. Historia. En su mayoría, va a ser la tienda A, que tiene el mejor ROI en este momento. ¿Hay alguna tendencia estacional a lo largo de los años? Vamos a buscar cualquier tendencia estacional lo largo de los años de este conjunto de datos en particular. También vamos a mirar específicamente para cualquier tendencia estacional. Entonces es decir que para identificar cualquier tendencia estacional a lo largo de los años, los datos deben agruparse por año y analizar los patrones en ventas, número de clientes o beneficio neto. Entonces aquí, lo que tenemos ahora es un conjunto de datos diferente que es para ventas, número de clientes y beneficio neto que se nos muestra, que también podemos hacer uso del gráfico de líneas fue creado para mostrar cómo el número de ventas de clientes y beneficio neto cambiaron cada año, específicamente. Entonces aquí podemos ver ese específico se puede decir que las ventas aumentaron post 2022, específicamente, y eso es lo que ha pasado en todas las tiendas, supongo, ¿bien? Y también, la ganancia neta también aumentó, sin embargo, el número de clientes se mantuvo igual, generalmente el mismo, se puede decir a lo largo de todos los años. Por último, ¿qué combinación de tienda y marca tiene la tasa de clientes más baja? Y lo que podría estar causándolo. Simplemente voy a mirar las calificaciones de los clientes de la tienda y en función de cuál se va a identificar cuál tiene la más baja. Podemos ver que Reebok en 2022, tuvo la calificación 3.7, que posiblemente fue la más baja, que tenemos aquí mismo Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo podemos hacer uso del copiloto para analizar nuestros conjuntos de datos en Excel muy rápidamente, obtener los insights de él y en base a lo cual podemos hacer nuestras inferencias y usar eso para nuestro trabajo en diferentes escenarios Muchas gracias chicos por escuchar esto, y los veré en el siguiente video. 5. Filtrado de datos 1: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer algún nivel de filtrado de datos también con la ayuda del piloto Po en ER. Echemos un vistazo a esto. Digamos que estos son los mismos datos en los que estamos trabajando y queremos hacer algún nivel de filtrado de datos sobre esto, digamos que lo primero que queremos filtrar es digamos filtrar por aquí. Entonces la columna año que tenemos, queremos ver todos los datos para un específico aquí, vamos a dar eso como un prompt y veamos cómo funciona Ppilot en Entonces, por lo general, va a poder hacerlo y va a filtrar y mostrarte específicamente los datos para esa parte particular del conjunto de datos en el que estás trabajando. Esto es realmente, um, increíble porque con la ayuda de esto, puedes hacer mucha disección de los datos, y luego puedes seguir adelante y entenderlo también bastante bien Entonces aquí lo ha hecho. Sólo podemos aplicar. Y ahora se puede ver que somos capaces de ver los datos, que es para 22 de la misma manera, digamos que queremos ver la filtración por tienda Entonces ahora lo que queremos hacer es querer, digamos, desfiltrar todo Y queremos volver a hacerlo por una categoría diferente, que es, digamos historia. Entonces queremos filtrarlo por tienda. Entonces como sabemos, estos datos tienen dos tiendas, específicamente, por lo que va a mirar y ahora podemos aplicar. Ahora puedes ver los datos de la tienda A que se muestran aquí mismo. Ahora, de la misma manera, una gran cosa con el copiloto es que también puedes ser un poco más específico en torno a lo que quieres aquí Digamos, quiero ver por tienda B. Ahora bien, en este caso en particular, lo que está pasando es, antes que nada, estamos siendo un poco más casuales en el prompt que le estamos dando también. Promulgarla como un analista de datos. Ahora lo que va a pasar es que va a desfiltrar historia y mostrarnos tienda B, lo cual es realmente genial Así que no tenemos que desfiltrar manualmente también. Veamos cómo funciona eso. Esto es realmente bueno en términos de ir un paso más allá donde podamos seguir adelante y puede desfiltrar y darnos tienda B. Así que ahora puedes ver esto va a ser muy útil cuando estamos trabajando con un enorme conjunto de datos y dar tales indicaciones puede ahorrarnos mucho dar tales indicaciones puede ahorrarnos mucho tiempo en analizar la información que estamos buscando Aparte de esto, también puedes hacer combinaciones. Digamos que quiero hacer múltiples filtros. Eso también se puede hacer. Digamos que quiero filtrar por marca y año ambos juntos. Busco filtrar una marca como Puma, uh para 2024. Ahora, va a mirar estos datos en particular. Esto es un resquicio. Obviamente, va a mirar esto y darnos los datos en esto. Si quieres postularte para esto, específicamente, nosotros podemos hacerlo. Ahora se puede ver que nos va a dar Puma, que es para el año 2024. Entonces así es como podemos trabajar con filtración también con la ayuda del copiloto 6. Filtrado de datos 2: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. Continuando con el filtrado de datos. Veamos otra característica, lo que puedes hacer con copiloto en Xen Digamos ahora vamos a dar otro prompt específico para copilotar donde queremos hacer la filtración en un formato diferente Digamos que vamos a dar un prompt, que es filtrar el almacén de columnas A específicamente. Ahora lo que le pedimos que haga es averiguar qué año tuvo las ventas totales más altas. Entonces lo que va a hacer es, antes que nada, obviamente, tiene que mirar todas las entradas de la tienda A, que son estas. Ahora, tiene que llegar a la sección de ventas y averiguar qué año tuvo la venta total más alta. Para cada año, tiene que resumir el total de ventas y luego darnos la salida. Esa es la expectativa. Veamos cómo hace eso. Aquí, no estamos buscando una venta máxima específica. Estamos buscando la suma de las ventas para un año específico para almacenar específicamente. Por lo que ahora se puede ver aquí nos ha dado 2024 tuvo el total de ventas, que podemos insertar también en una nueva hoja. Y también se pueden ver los datos. Se trata del total de ventas que tiene para 2024, específicamente, que tiene el mayor número de ventas que tiene. Y puedes ver que también te ha dado alguna explicación. Esto significa que la tienda A vendió más zapatos en 2024 en comparación con los otros años. Entonces cuando dice más zapatos, lo que significa que ha hecho esta suma, la suma de todas las ventas juntas para 2024 para específicamente para almacenar Ahora, vea cómo cambia ahora la salida si hacemos algunos cambios en el prompt. Digamos que estamos dando el mismo prompt pero ahora decimos lo que tuvo las ventas más altas, no totales, sino ventas. Ahora lo que va a hacer es que no va a hacer un total de ello. No va a hacer una sumisión de los números, sino que sólo va a mirar qué año tuvo las ventas más altas Posiblemente la respuesta en la salida será diferente aquí. Por lo que ahora se puede ver claramente dice que para la tienda A, el año con mayores ventas fue 2024. Ni siquiera nos ha dado la salida qué número particular, que estamos buscando. Entonces mi punto es este que el aviso que le estás dando al copiloto tiene que ser tan específico Tienes que puñetear esa palabra clave en particular que tiene que estar ahí, lo que te da la salida correcta. Así que asegúrate siempre que estés pidiendo información específica, puede ser, digamos, estás dando una salida donde pides ventas totales más altas, las ventas promedio más altas, las , digamos, uh, ventas mínimas que tenemos. Entonces solo usted puede obtener la salida específica que está esperando. Espero que esto tenga sentido. Gracias chicos por escuchar esto, y los veré en el siguiente video. 7. Formato de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer algún nivel de formateo de datos también con la ayuda del copiloto en Excel Una vez que estés en copiloto ahora, lo que queremos hacer es algún nivel de filtración, que queremos hacer Empecemos con un simple prompt en este momento donde queremos que resalte la calificación de la columna. Para una calificación específica, queremos destacarla. Vamos a darle un prompt, digamos, resaltar la columna de calificación en rojo donde las calificaciones están por debajo de cuatro. A de las calificaciones que están por debajo de cuatro, que necesita ser coloreada en rojo. Entonces comencemos con eso. Veamos cómo opera. Vas a ir mirando los datos celda por celda y entender cuáles son las calificaciones que son menos de cuatro y resaltarlas. Podemos aplicar uno. Ahora se puede ver que ha resaltado y cuál es la correcta. Todos los que son menos de cuatro ha resaltado, lo cual es absolutamente correcto. Vamos a seguir adelante con otra cosa. Digamos que queremos poner en negrita esas calificaciones que son más de 4.5. Nuevamente, va a mirar los mismos datos e intentar poner en negrita las filas que son específicamente calificaciones que son superiores a 4.5. Por ejemplo, este, vas a mirar los mismos datos e intentar poner en negrita eso. Veamos eso. Se van a aplicar los cambios. También te está mostrando la fórmula. Se está utilizando para hacerlo. Ahora se puede ver que ha puesto negrita las que son más de 4.5 Absolutamente correcto. Ahora digamos que queremos aplicar un formato condicional en la calificación específicamente para agruparlos en diferentes categorías. Digamos, uh, rojo, ámbar, verde o verde, amarillo, ámbar en segmento lo que queremos hacer. Digamos que queremos agregar eso así como un formato condicional donde queremos tener un formato verde, amarillo, rojo hecho para la columna de calificación. Se va a analizar los datos que están disponibles aquí y los segmentará automáticamente en esa categoría en particular. No tienes que volver a definir esas categorías. Por ejemplo, el verde necesita ser 4-4 0.5, esa categorización, no tienes que hacer Va a mirar la escala de colores y hacerlo por sí mismo. Entonces ahora se puede ver que lo ha hecho. Y como puedes ver, se ve bastante decente en cuanto a la categorización que hace él. 4.74 0.64 0.6, se ven como en la misma categoría, idealmente hablando, y así sucesivamente y así sucesivamente Así es como podemos hacer uh formateo de datos también dando indicaciones específicas para copilotar en Excel 8. Clasificación de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, queríamos ver cómo podemos hacer la clasificación de datos también con la ayuda del copiloto en Excel Clasificar los datos de una manera muy sencilla, que podemos hacer aquí también. Así que podemos hacerlo en un solo formato o en múltiples formatos también. Echemos un vistazo a ambos. Digamos que solo quiero ordenar los datos por ventas en orden descendente. Lo que quiero es que siga adelante y ordene todos los datos mirando la columna de ventas, que es esta y ordenándola en orden descendente. Entonces una vez que aplicamos, lo que ha hecho. Como pueden ver, ha ido adelante y lo ha hecho. Esto es bastante sencillo sencillo, lo que podemos hacer, que también podemos hacer directamente, pero veamos cómo podemos hacerlo con el copiloto La otra opción puede ser cuando tenemos múltiples capas diferentes de filtros que queremos aplicar. Digamos que quiero ordenar los datos por tienda y luego marca de calzado también y por año también en orden descendente. Quiero que se haga la clasificación. Digamos que la tienda A debe venir primero y luego almacenar B, luego la marca de zapatos también. Nike, todas las entradas, luego Asix y así sucesivamente y así sucesivamente, y luego el año también Eso es lo que estoy viendo. Múltiples niveles de clasificación que nos gustaría hacer aquí. Digamos que es capaz de hacerlo también o no. Entonces esto nuevamente va a ser parte de nuestro trabajo cuando estemos analizando datos en Excel. La clasificación es algo que normalmente tenemos que hacer. Entonces va a mirar eso. Ha recogido las cosas correctas. Veamos que lo aplica también de la manera correcta. Ahora se puede ver el data store B. Entonces en eso también se ha recogido específicamente una vez, así que eso también está bastante decentemente Entonces echemos un vistazo a la tienda A también absolutamente correctamente hecha en el sentido de aquí. Así es como podemos hacer una gran cantidad de clasificación de datos también, lo cual se puede hacer y esto puede ayudarle a analizar los datos de la manera correcta. 9. Manejo y fijación de datos faltantes con Copilot en Excel: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos seguir adelante y mirar algunos manejando y arreglando algunos valores faltantes que podemos tener en nuestro conjunto de datos con la ayuda del copiloto Entonces una vez que tengas el conjunto de datos, y aquí, lo que vamos a hacer es que podamos hacer uso del copiloto para entender cuántos valores faltantes tenemos? ¿Cómo podemos arreglarlos? Entonces echemos un vistazo a eso. Como puedes ver por aquí, un par de lugares donde faltan algunos valores aquí mismo. Que queremos identificar con la ayuda del copiloto. Podemos darle un prompt, que puede estar preguntando cuántos valores faltantes identifica en el conjunto de datos. Entonces veamos, va a mirar los datos celda por celda y tratar de identificar cuantos hay y contarlos para nosotros. Así que esto puede ser muy útil cuando se tiene un enorme conjunto de datos y faltan muchos valores que es difícil de identificar manualmente, uh,. Entonces aquí podemos ver ahora. Por lo que la marca de zapatos tiene una marca de zapatos. Bien, entonces número de clientes, hay dos. Este es uno y hay uno. Tiene los datos correctos. Entonces, en general, lo que vemos es que faltan cinco valores, así que la salida es correcta aquí afuera. De igual manera, ahora que hemos identificado cómo podemos solucionarlos. Para eso, también, se le puede dar un prompt donde digamos, ¿cómo manejo los valores faltantes en estos datos? Nos puede dar algunas soluciones, algunas resoluciones, pasos que podemos seguir para manejar los valores faltantes. Eso también se puede hacer aquí mismo. Entonces eso es lo que vamos a ver qué todas las cosas. ¿Bien? Entonces, para manejar los valores faltantes en eta, tienes varias opciones. En primer lugar, se pueden eliminar las filas con los valores faltantes. Esa puede ser una opción. Absolutamente. Entonces puedes aplicar esta fórmula en particular en la hoja de Excel, y luego puedes hacerlo. Se pueden rellenar los valores faltantes. Bien, eso se puede hacer o simplemente podemos decir desconocido en esas zonas. Imputar con fórmulas, podemos hacer eso también. Así que de esta manera, podemos identificar las soluciones, las soluciones sensatas que puedes tener cuando estás tratando con muchos valores faltantes en tu conjunto de datos. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas cómo el copiloto puede ayudar a ayudar con los valores faltantes que pueda tener en su trabajo de Excel 10. Genera datos sintéticos como un profesional con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos generar datos sintéticos, que también podemos usar con la ayuda del copiloto en Excel Esto puede ser útil para cualquier tipo de análisis de datos que pueda estar haciendo. Entonces solo tomaremos un ejemplo para entender cómo se puede hacer esto. Entonces vamos a tomar ayuda de copiloto para hacer esto. Digamos que este es el tipo de datos que queremos generar a través del copiloto así que esto es específicamente para tiendas Walmart Queremos datos sintéticos, que incluyen datos para diez tiendas en todas las ciudades de Estados Unidos, y también tiene datos meteorológicos para ello, así como con la ubicación y la hora, verificaciones de cordura Bien, los datos generados deberían tener sentido lógico. Y estos son los campos que queremos tomar en consideración como ID de tienda, ciudad, semana, ingresos semanales , visitas semanales de clientes, etc. Puede personalizar absolutamente estos campos según sus requisitos, y también puede crear una lista de campos que desee para sus datos sintéticos. Entonces lo que podemos hacer es que podemos tomar todo esto y ahora podemos darlo para copilotar, analizar, y en base a lo cual puede comenzar a generar un dato sintético para nosotros, que luego podemos hacer uso de Ahora, una vez que obtengas los datos, entonces podrás volver a personalizarlos aún más para obtener más información, posiblemente, eso también es posible. Eso también se puede hacer. Aquí, como puedes ver ahora, ha generado esos datos nos ha generado esos datos de esta manera particular, que también puedes insertar en la hoja. Entonces ahora tenemos todos los datos aquí mismo. De esta manera particular, tenemos todos los datos aquí y ahora usted puede hacer uso de estos para fines de análisis de datos. Lo mismo, ahora también se puede hacer solo con el copiloto de Microsoft Puede que no necesites hacer esto solo dentro de Excel. Si también estás en el copiloto de Microsoft, puedes dar el prompt aquí mismo Y puede trabajar en ello y generar eso para ti aquí mismo también. Hay dos formas diferentes en las que puede obtener datos sintéticos para los que desea analizar y puede comprender y eso le brinda mucha más información sobre los datos comerciales y analizar lo que está sucediendo, lo que va bien, lo que va mal. De esa manera se puede entender. Aquí también puedes ver que ha hecho el análisis y ahora puedes descargarlo desde aquí. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo podemos producir datos sintéticos para análisis de datos con la ayuda del copiloto 11. Añadir columnas de fórmula: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos agregar columnas de fórmulas también dentro o datos de Excel con la ayuda del copiloto Las columnas de fórmula son básicamente vamos a tener datos los cuales se generan con la ayuda de algunas fórmulas. Para lo cual también, podemos hacer uso del copiloto. Empecemos con un simple pro donde podamos decir que nos dan una sugerencia para la fórmula. Mirando nuestro conjunto de datos, nos va a sugerir una columna de fórmula específica que se puede agregar aquí y si tiene sentido para nosotros, entonces podemos considerar agregarla a nuestra hoja. Ahora mismo va a generar esa columna de fórmula. Veremos un par de ejemplos similares para entender cómo lo está creando, y luego podremos seguir adelante y agregarlos también. Entonces ahora ha creado uno, que es para margen de beneficio, que es una columna de fórmula sensata que podemos considerar y también nos están dando la fórmula para ello, que es H dos dividido por E dos, que es H dos va a ser el beneficio neto dividido por E dos, que es las ventas. W tiene sentido. Entonces podemos considerarlo absolutamente. También nos han dado los datos aquí. Podemos simplemente si pasa el cursor sobre el botón Insertar columna, puede ver que comienza a aparecer justo al lado de la columna de beneficio neto Entonces podemos agregar eso. De igual manera, vamos a pedir una entrega más. Mirando todo el conjunto de datos, entonces se va a averiguar qué más otra información puede ser útil y que podemos generar. Por lo general, esto es algo que hacemos manualmente nosotros mismos hasta el momento. Pero con la ayuda del copiloto ahora, puedes tener esto también creado por la herramienta Ahora se está creando un gasto promedio del cliente, que básicamente va a ser el dinero total gastado por el cliente o en nuestro caso pueden ser las ventas divididas por el número de clientes, lo cual es correcto otra vez, absolutamente podemos tomar esto también. Tenemos un gasto promedio de los clientes viniendo aquí mismo. Y sólo podemos comprobar también una vez. ¿Serán adecuados los cálculos? Sí. Por último, echemos un vistazo a uno más. Veamos con qué viene ahora. Por lo que mirar todos los datos va a crear más columnas de fórmula para nosotros para su análisis, beneficio por cliente. Entonces beneficio por cliente, que va a ser H dos, ganancia por número total de clientes, va a generar eso también para nosotros para que podamos obtener aquí mismo. Entonces así es como podemos hacer uso de la herramienta copiloto para llegar a varias columnas de fórmulas que se pueden agregar a nuestros datos de Excel, lo que da mucha más información intrínseca sobre los datos que estamos analizando correctamente. 12. Cómo trabajar con texto: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto cuando estamos trabajando con texto en nuestros datos de Excel Digamos que estos son los datos en los que estamos trabajando y hay cantidad de texto que está ahí. Entonces lo que queremos hacer aquí es posiblemente, digamos para la columna de correo electrónico, queremos eliminar el nombre de usuario de la sección de ID de correo electrónico y usarlo para diferentes propósitos. Entonces queremos una columna de ID de usuario separada con solo los ID de usuario escritos mencionados, podemos hacer eso también aquí mismo. Donde podemos seguir adelante y dar un prompt que es extraer el nombre de usuario del email cool. Ahora lo que va a hacer es que va a mirar nuestra columna de correo electrónico específicamente mirando el nombre de usuario y extraerlo de ahí y ponerlo en una nueva columna por completo. De esta manera, se puede dividir el texto de cierta manera. También puedes hacer un club de texto juntos, para que todo eso sea posible. Como puedes ver, está usando la función if error aquí mismo. También se le da la explicación de cómo lo ha hecho. Ahora si quieres, puedes insertar esa columna también. Voy a agregar los datos en columna K. Así que ahora puedes ver que todos los datos han sido recogidos, los nombres de usuario han sido recogidos de la columna de correo electrónico y hemos agregado aquí. Así es como también puedes hacer uso del copiloto cuando estás trabajando con cualquier tipo de datos textuales en tu hoja de Excel Veamos un ejemplo más. Digamos que queremos agrupar los datos que tenemos en la columna A o ID y nombre. Entonces básicamente queremos combinar estos datos con estos datos juntos. A ver si es capaz de hacerlo. La intención es básicamente con la ayuda de esto, eres capaz de trabajar con texto, puedes hacer cambios, puedes dividir el contenido por separado. Mi para diversos fines de procesamiento, es necesario hacerlo para que podamos tomar ayuda de copiloto para. Aquí de esta manera, podemos hacer eso. Va a insertar la columna en L. Esto puede ser muy útil y ahorra mucho tiempo cuando estamos tratando con una gran cantidad de datos donde tenemos hacer este tipo de cosas que ayudan a mejorar nuestros datos. Espero que esto tenga sentido ahora. Se puede ver aquí que ha sido golpeada. La columna de identificación y nombre se ha juntado de esta manera particular Muchas gracias Kays, por escuchar esto y te veré en el siguiente video 13. Cálculos de fechas: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto en Excel para hacer algunos cálculos de fecha de datos. Cálculos de fecha en términos de cuándo tienes, digamos, un conjunto de datos donde tienes una fecha de nacimiento de tus clientes, empleados y quieres calcular su edad. En tales escenarios también, podemos hacer uso del copiloto. Como puedes ver aquí, tenemos una columna de fecha de nacimiento, y lo que estamos buscando es el cálculo de la edad. Podemos preguntar de esta manera particular. Esto también es algo que el copiloto debería poder hacer en donde calculará la edad según los datos proporcionados aquí mismo y luego creará una columna alrededor de eso Esto puede ser realmente útil. De lo contrario, esto puede llevar mucho tiempo para que sigamos adelante manualmente y calculemos esta información. Como puede ver ahora, lo ha proporcionado. También te muestra la explicación de cómo está calculando usando las fórmulas que tiene por aquí. Podrás entender eso también y luego podrás insertarlo. Aquí, podemos ver la edad y puedes ver la fórmula que se está usando aquí mismo. Es así como también podemos hacer uso de la herramienta copiloto para hacer cálculos de fechas, calculando la edad de nuestros empleados de nuestros datos cuando sea necesario 14. Declaraciones condicionales: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos algunos escenarios alrededor sentencias condicionales que puedes aplicar a una hoja de Excel con la ayuda del copiloto Esto puede ser un escenario muy realista en el que tienes que sacar algunos datos basados en ciertas condiciones sobre los datos que ya tienes. Así que tomemos un ejemplo con este conjunto de datos en el que tenemos los datos para dos tiendas diferentes como hemos visto anteriormente. Entonces ahora lo que queremos ver se basa en el margen de ganancia, que hemos obtenido de cada una de las marcas, específicamente, lo que queremos entender es qué márgenes de ganancia eran realmente buenos, malos o no tan buenos. Así que queremos calificarlos en función del bucketing que queremos crear aquí Entonces aquí, lo que podemos hacer es darle un prompt particular en donde estamos diciendo que queremos seguir adelante y crear una columna de calificación. Columna de calificación que queremos crear que califica la columna de la marca de zapatos en función del margen de beneficio. Ahora, cualquier margen de beneficio que esté por encima del 36% debe considerarse excede las expectativas y cualquier cosa entre 33% y 36% entra cumple con las expectativas y por debajo del 33% puede considerarse como por debajo de las expectativas. Solo queremos categorizarlos en función sus márgenes de ganancia provenientes de cada una de las marcas Veamos cómo este copiloto entiende y nos da los datos Esto puede ser muy útil porque entonces a partir de aquí, podemos entender qué marcas están funcionando muy bien para nosotros según estos datos. Entonces podemos priorizar comercialización de esas marcas más posiblemente Esto realmente ayudó a entender los datos de una manera mucho mejor. Ahora puedes ver aquí tenemos los datos. Ahora vamos a comprobar esto. Por ejemplo, cumple con las expectativas, que va a ser 35.4, lo cual es correcto Cualquier cosa 33-36 que habíamos definido cumple con las expectativas. Veamos por debajo de las expectativas aquí, que es 31.1. Cualquier cosa por debajo del 33% lo habíamos definido como por debajo de las expectativas. Superar las expectativas también está haciendo absolutamente correcto. Es así como también podemos hacer uso de declaraciones condicionales, que puedes dar como baile de graduación para copilotar para generar insights, que pueden ser útiles para nuestros datos 15. Formato basado en fórmulas: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del formato basado en fórmulas también con la ayuda del copiloto en Excel Una vez que estés en el conjunto de datos, también podemos aplicar formato condicional para múltiples columnas diferentes, posiblemente y podemos extraer datos basados en eso. Digamos que este es el conjunto de datos que tenemos. Ahora lo que queremos identificar aquellas marcas particulares de calzado cuyo número de clientes son, digamos, más de 100 y también su beneficio neto cruzó los 100 K. Así que quieres identificar esas marcas particulares de calzado. Entonces posiblemente podamos decir que esas son las marcas de zapatos ganadoras en este momento en nuestro negocio. Entonces esto lo puedes hacer con la ayuda del formateo condicional y con la ayuda del copiloto aquí Entonces podemos decir destacar. Más de 100 y podemos decir ganancia neta más de 100. Esta es la condición que queremos agregar aquí y en base a cual queremos ver cómo copiloto identifica esos datos específicos de nuestra hoja de datos y resalte Esto es útil porque esto nos ayuda a recuperar datos de una manera mucho más rápida. Somos capaces de identificar los datos aquí. Está usando esa fórmula personalizada por aquí y dándonos así que vamos aplicar así que ahora puedes ver que ha aplicado esa y estas otras marcas particulares las cuales han cumplido esas condiciones. Comprobemos eso. Digamos que para algunos dibujantes, su número de clientes para 2024 fue 130 y la ganancia neta fue de 140 Nuevo saldo 102 clientes y la ganancia neta fue de 105k. Entonces esto se ve absolutamente bien. Es así como podemos hacer uso del copiloto para identificar ciertas cosas a través del formato condicional que estamos usando Como puede ver, se trata de múltiples capas de formato condicional que estamos haciendo y tratando de recuperar datos con la ayuda de copiloto. 16. Escalas de colores y barras de datos: Yo ojos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso de escalas de color y barras de datos así como en nuestro conjunto de datos en Excel con la ayuda de copilot Así que simplemente puedes seguir adelante y usarlos manualmente también, pero también puedes dar un prompt para copilotar para aplicarlo a tu conjunto de datos. Entonces vamos a echarle un vistazo. Entonces podemos decir aplicar databrs columna. Digamos que queremos aplicar las barras de datos a nuestra columna de ventas y a nuestra columna de ganancias netas. ¿Bien? Entonces vamos a hacerlo a las ventas Se va a mirar nuestro conjunto de datos y los va a aplicar específicamente. Entonces ahora puedes ver esto. Así es como se hace de la manera correcta. Valores que son más altos se está poniendo de esta manera molecular, también se puede ordenar. Digamos que lo estás ordenando de esta manera, así ahora puedes ver que los datos se hacen de la manera correcta. De la misma manera, se pueden aplicar básculas Pilares para digamos beneficio neto y no mencionaremos columna. A ver si eso funciona. Que es básicamente esta columna. Ha ido adelante y escogido eso también y aplicándolo. Vamos a echarle un vistazo. puede ver de esta manera particular, Se puede ver de esta manera particular, ha ido adelante y aplicado las escalas de color también a la columna respectiva que habíamos definido. Espero que esto tenga sentido. Espero que ahora puedas entender cómo se puede usar el copiloto para aplicar diferentes funciones en tus datos de Excel 17. Cómo editar hojas de cálculo: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, hemos querido ver algunas funcionalidades adicionales de copiloto, cuales puedes aplicar en tu ficha de Excel Entonces vamos a echarle un vistazo. Como puede ver, hay una gran cantidad de datos que tenemos aquí mismo, y a veces necesitamos mirar todos los datos, por lo que puede haber una necesidad ocultemos algunas de las columnas. Para que también simplemente lo puedas hacer con copiloto, lo cual es fácilmente posible Podemos decir ocultar Podemos decir, digamos que queremos ocultar las columnas que son digamos por calificación y costo. Ahora va a mirar el conjunto de datos, nos estamos enfocando específicamente en estas dos columnas y queremos que se oculte. Esto también lo puedes hacer manualmente, pero también existe la posibilidad con copiloto donde puedes hacer esto Ahora se puede ver que se ha ocultado, así podemos ver eso por aquí. De igual manera, digamos, muchas veces cuando estamos tratando con muchos datos, se necesita el formato correcto. En tales casos también, puedes seguir adelante y cambiar el formato. Por ejemplo, aquí, si ves los datos de ventas que tenemos aquí, el formato no es correcto según el gasto promedio del cliente o ganancia por cliente, lo querríamos en el mismo formato, así que también podemos hacerlo. Específicamente, las ventas ciruela, queremos que sea similar a los otros pólimos que tenemos porque entonces se ve simétrica hay constante en todos los ámbitos, lo que se necesita para Nosotros también podemos hacer eso. Ahora se puede ver que se ha cambiado en esa misma olla. Esta es la idea detrás de cómo podemos existen diferentes funcionalidades del copiloto, cuales se pueden aplicar en nuestros datos de Excel para que sean mejores y más productivos para nosotros. Um, 18. Datos de creación de perfiles: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto para hacer algunos datos de perfilado de datos de nuestros datos de Excel que tenemos Aquí también puedes hacer perfiles en donde puedes ver ciertas cosas ideas al respecto. Digamos que este es el conjunto de datos que estamos viendo. Y ahora queremos hacer un poco de perfilado. Entonces primero, solo quiero saber si hay algún valor atípicos en la columna de beneficio neto, algún dato específico que sea muy diferente del resto de ellos para que queramos identificar Veamos si es capaz de averiguarlo o no. Entonces esto realmente ayuda a entender el tipo de datos con los que estamos tratando. de perfiles es un paso esencial que damos donde tratamos de identificar qué tipo de datos estamos viendo y si son diferentes Entonces aquí se puede ver que nos está dando que la ganancia neta 315000 es algo que es diferente porque dice claramente por aquí que el valor destaca por ser inusualmente alto en comparación con el resto de los datos Si ahora nos fijamos en la totalidad de los datos, lo cual es correcto. Como se puede ver por aquí, mayoría de los datos de aquí son alrededor de 100, 100 y 525, pero 315k es algo realmente poco más fuera la pista completamente en comparación con los datos generales que tenemos aquí Lo cual es correcto. Esto lo podemos identificar, es capaz de decirnos. De igual manera, digamos, quiero identificar cualquier duplicado que haya en estos datos o no, específicamente en la columna de ventas Quiero que identifique duplicados y resaltarlos también A ver si puede hacer eso. Así que tratar con duplicados puede ser muy complicado a veces y realmente sesga todos los datos con los que estamos trabajando Por lo que es muy esencial que identifiquemos los duplicados antes cuando estamos analizando cualquier tipo de datos Entonces aquí, se puede ver que ha ido adelante e identificado. Entonces sí, estos son duplicados. Descansa, no hay otros duplicados, así que esto se ve absolutamente bien De la misma manera, también se puede tratar de averiguar cualquier media, máxima, mediana valores también de la fecha específicamente de cualquier columna si lo desea. Ahora bien, esto puede ser un poco complicado a veces porque necesita aplicar estas fórmulas de averiguar la media media máxima y la mediana también, lo que puede ser un poco complicado y a veces el copiloto no es capaz de hacerlo Eso puede ser un escenario, pero esto también puede ser algo que puedas probar con la herramienta y ver si puede identificarlo o no. Así es como también podemos hacer perfiles de nuestros datos, identificando qué tipo de datos estamos tratando de salirnos con la suya estableciendo los controles de higiene que puede hacer aquí Todas esas cosas se pueden hacer. Aquí puedes ver que ha podido hacer la media media mínima máxima, que es un John que es correcto por aquí, y la media que ha calculado, mediana también ha calculado. Espero que esto tenga sentido. Muchas gracias Kays por escuchar esto y los veré en la próxima semana 19. Función suma con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto para aplicar algunas funciones en nuestros datos de Excel Por ejemplo, digamos que estamos haciendo una función sum que queremos usar con copilot en nuestra hoja de Excel Digamos que estos son los datos en los que estamos trabajando y este es un dato de gasto mensual. Entonces queremos conocer los gastos mensuales de este conjunto de datos en particular, para que podamos hacer uso del copiloto para eso. Digamos que el primero que queremos es identificar la suma total de aquí. Bien Primero, queremos identificar lo que el copiloto nos puede dar como columna de fórmula, puede crear para este conjunto de datos en particular Entonces puede haber diferentes que podamos tener. Está mirando el conjunto de datos en este momento y puede darnos el gasto total, que sin duda podemos usar el gasto total basado en cada uno de estos. Puedo darnos un gasto total por aquí, que tenemos aquí mismo. Ahora, lo que también queremos es, digamos, quiero obtener el gasto mensual total. Cuál será el gasto mensual para septiembre, octubre, y así sucesivamente y así sucesivamente. Ahora queremos calcular el gasto mensual total. Ella también va a mirar el gasto mensual total y compartirlo con nosotros. Bien. Lo que está haciendo es que nos está dando el gasto total y sumarlo ahí. Esto no es algo que estemos viendo idealmente hablando. Lo que queríamos aquí es específicamente, queremos el gasto mensual basado en las facturas. Nuevamente, vamos a decir, calcular el gasto mensual total con base en meses y veamos qué hace. En la anterior, lo que había hecho era que acaba seguir adelante y sumar todo el asunto. Ahora esto se ve mucho mejor. Entonces nos está dando los datos específicos. Se puede ver para septiembre, ha calculado 2420. A ver. Sí, está saliendo a ser 2420, como se puede ver aquí afuera y así sucesivamente y así sucesivamente Aquí tenemos los datos. Pero digamos que queremos que estos datos se muestren aquí por debajo del total para que podamos hacerlo también. Podemos decir insertar los gastos totales en la fila diez. A ver si es capaz de entender lo que estamos tratando de decir aquí. Nuevamente, se ha ido adelante y se ha sumado todo el asunto, que está aquí para doodle spin, lo que estamos diciendo es insertar tenemos que ser más específicos con nuestro baile de graduación Estamos diciendo insertar gastos totales mensuales en fila diez por cada mes Ahora tenemos los datos aquí y ahora se puede ver que tenemos los datos de esta manera particular. Así es como podemos hacer uso del copiloto específicamente para usar una función simple como una función de suma, también puede hacer por nosotros para un enorme conjunto de datos. Um, 20. Función promedio con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo también podemos hacer uso del copiloto para aplicar, digamos, la función promedio en nuestro conjunto Volviendo al mismo conjunto de datos que tenemos, digamos que queremos agregar una columna más para gastos promedio. Queremos saber cuál es el promedio de gastos que tenemos para cada uno de ellos. Veamos cómo es capaz de hacerlo. Agregará una columna para cada uno de ellos y luego hará un promedio de cada uno de y compartirá los datos con nosotros. Como puedes ver ahora, ha ido adelante y ha creado una columna de gastos promedio con los datos. Veamos si es correcto también o no. Se ha tomado el promedio para cada uno de estos C cinco, D cinco y E cinco. Lo cual es correcto. Como puedes ver aquí, también podemos verificar resaltándolo, y podemos ver aquí también, nos muestra el mismo valor. Es así como también podemos usar varias funciones, no solo alguna media, sino más otras funciones de Excel, que también puedes usar aquí con Copilet y podemos aplicar eso en nuestro conjunto de datos. 21. Máximo mínimo con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos aplicar las funciones Min Max también con la ayuda del copiloto en nuestro conjunto de datos Echémosle un vistazo con los mismos datos. Digamos que quiero pedirle que agregue dos columnas con funciones min y max. Veamos cómo es capaz de hacer eso. Básicamente, solo queremos saber cuál es el mínimo y el máximo en este conjunto de datos, específicamente, vamos a mirar eso y generar esas dos columnas para nosotros. Esto puede ser muy útil cuando estamos tratando con un enorme conjunto de datos y necesitamos identificar que puede hacer eso por aquí de esta manera en particular y podemos agregarlos así que vamos a echarle un vistazo. Es absolutamente correcto, que tenemos aquí. Este también es absolutamente correcto. Ahora bien, la gran parte de este copiloto es que solo sigue identificando estos como el conjunto de datos al que hacer referencia No es mirar en absoluto la columna de gastos promedio o la columna de gasto total. Entonces, si lo miras, el gasto podría haber sido esto también. Está mirando a toda la fila. Pero dado que a partir de los proms anteriores dados, todavía se sigue mirando solo este conjunto de datos para identificar y llegar a los resultados Por lo que es realmente genial sobre copiloto cuando mira referencias anteriores Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo estamos usando copiloto para aplicar diversas funciones en nuestra hoja de datos de Excel 22. Añadir fórmulas con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, queríamos ver cómo podemos agregar fórmulas también en nuestro conjunto de datos con la ayuda del copiloto Entonces, una vez que estés en el conjunto de datos aquí, también podemos agregar algunas fórmulas con las que el copiloto puede ayudarnos. También puede darnos la explicación de la fórmula, que luego podemos aplicar en nuestro conjunto de datos. Entonces digamos que estamos diciendo sugerir fórmula columna. Así que va a mirar nuestro conjunto de datos, analizar los datos que hemos proporcionado, y en base a ello, va a sugerir alguna columna de fórmula que posiblemente podamos hacer uso de. Entonces está generando la columna de fórmula ahora mismo. Entonces ahora puedes ver aquí, podemos ver que nos ha dado las iniciales de la marca Entonces las iniciales de la marca, básicamente, extraerá las iniciales de cada marca de zapatos tomando la primera letra si está presente, y luego usándola para crear una columna a partir de Y nos está dando la fórmula también, también. Entonces aquí se puede ver la explicación dada para ello también. Voy a generar una abreviatura de dos letras para cada nombre de marca de calzado. Entonces así es como podemos obtener la fórmula. Si quieres aplicar la fórmula tú mismo manualmente, podemos hacerlo. De lo contrario, puede insertar la columna inmediato que copiloto le proporciona, y se puede agregar a su conjunto Entonces aquí podemos aplicarlo. De esta manera particular, podemos seguir adelante y agregar la columna, que se necesita en base a la fórmula que hemos utilizado. Entonces así es como también podemos usar copiloto para investigar sobre diversas fórmulas, que podemos aplicar en nuestro conjunto de datos, luego analizar nuestros datos una manera mucho más eficiente 23. Usar Copilot para subtotales: Hola, sí. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto para calcular subtotales también con la hoja de datos de Excel Digamos que este es el conjunto de datos que tengo y para el que quiero seguir adelante y crear subtotales específicamente para mi columna de marca sho Entonces quiero conocer los datos específicamente por marca. Entonces ahora lo que puedo hacer es darle un baile en particular pidiéndole que calcule el subtotal para la columna de la marca de zapatos específicamente Entonces va a mirar los datos y ahora nos dará una forma por la cual para cada marca, podemos obtener los datos del subtotal Entonces por marca, conoceremos todos los detalles, nosotros lo que se necesita. Digamos que este es el indicado, también podemos insertar los datos. Ha seguido adelante y lo ha usado por aquí, lo cual posiblemente sea incorrecto. Podemos usar la fórmula. También nos ha dado una fórmula, que podemos usar idealmente, que nos puede dar los mismos datos. Aquí si ponemos los datos, así que ahora se puede ver, vamos a ponerlo aquí mismo. Ahora tenemos los datos debidamente proporcionados en esta sección en particular. Este es el subtotal de datos por marca. Este es el total de ventas, este es el costo. Se ha ido adelante y se han sumado también las calificaciones, lo que no debería ser el caso. Idalmente deberías estar haciendo un promedio de las calificaciones, pero descansa, ha recogido bastante bien, que también podemos usar Así es como también se puede utilizar el copiloto para los cálculos de subtotales si se requiere en sus datos de Excel 24. Crea un presupuesto de viaje con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto de Microsoft para crear un presupuesto de viaje Entonces para esto, qué podemos hacer, digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando, y queremos simplemente seguir adelante y formatear estos datos y hacer algunos cálculos para este conjunto de datos en particular. Entonces digamos que lo primero que queremos hacer es esto son los montos presupuestales para las distintas categorías del viaje. Entonces digamos que queremos formatear esto en el formato de moneda. Entonces veamos cómo la herramienta copiloto es capaz de hacer eso por nosotros. Se va a analizar los datos específicamente, entender de qué se tratan los datos y luego tratar de formatear eso. Ahora podemos aplicar ahora puedes ver que ha podido formatear los datos para nosotros también en la moneda correcta. Digamos que queremos simplemente bacalao y también resaltar los encabezados de las categorías que tenemos las leyendas que tenemos, y queremos hacer uso de copiloto para lo mismo Vamos a decir negrita los encabezados. Vas a mirar el conjunto de datos y entender cuáles son los encabezados. Esto es lo mejor la herramienta que es capaz de entender diferenciar entre los puntos de datos y las categorías específicamente y hacer el trabajo que se requiere. Ahora se puede ver que lo ha hecho. Por último, digamos que queremos hacer un total del monto total del presupuesto. Podemos simplemente dar ese aviso en particular también para hacer un total del monto del presupuesto para el viaje. Se va a mirar el conjunto de datos y luego aplicar la función total o suma y darnos la salida. También nos ha dado la salida aquí y diciéndonos qué fórmula sí se aplicó, que es B dos a B seis, que es un área de datos correcta. Ahora podemos insertar eso también en la hoja. Así es como simplemente podemos usar Microsoft copilot para diversos propósitos para realizar cambios en nuestro conjunto de datos en nuestro Microsoft Texon 25. Optimizar flujos de trabajo con Excel Copliot Parte 1: Sí. Sí. Vendremos a las sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos optimizar flujos de trabajo en Excel con la ayuda de Copilot Varias optimizaciones, que tenemos que hacer cuando estamos trabajando con un enorme conjunto de datos, por lo que hace que nuestro trabajo sea mucho más fácil y efectivo Entonces para esos fines, también, se puede hacer uso de la herramienta Copiloto Entonces aquí, digamos que este es un conjunto de datos en el que estamos trabajando idealmente hablando, y esto es con lo que queremos empezar a trabajar. Así que puede haber alguna optimización que podemos hacer aquí. Digamos, lo primero que quiero hacer es la columna de ID de pedido. Quiero centrar alinear estos datos en particular. Entonces puedo darle ese tipo de prompt a Copilot para que haga ese trabajo en donde identificará la columna y luego va a centrar alinear esa columna en particular Entonces esto es algo que puede ser realmente útil de esta manera particular. Se puede ver por aquí y se puede aplicar. Entonces ahora se ha alineado al centro, como se puede ver por aquí de la misma manera, digamos el nombre del cliente. Quiero que el nombre del cliente se divida en dos columnas diferentes, así podemos dar un tipo similar de prompt. Donde va a otra cosa, lo que tendrás que hacer es que tengas que aplicar una fórmula específica de Excel con la que puedas dividir los datos. Pero aquí, como pueden ver, con la ayuda de Copilot, podemos dar ese tipo de instrucción, y puede seguir adelante y hacer el mismo trabajo por nosotros y luego podemos insertar esos datos en el conjunto de datos Aquí ha ido adelante y hecho eso por nombre, apellido, como puedes ver aquí y podemos insertar las columnas. En el momento en que terminas de insertar columnas, puedes ver las dos columnas que se muestran aquí, que se pueden agregar ahora. Entonces ahora tenemos esto por aquí. Ahora, digamos, quiero borrar el nombre del cliente ahora porque eso es redundante. Por lo que también podemos seguir adelante y pedirle a Copilot que haga ese trabajo por nosotros, donde puede eliminar la columna de nombre del cliente por nosotros. Y podemos reemplazarlo con nombre apellido según nuestro requisito. Por lo que ha identificado que van a ser las columnas B B una a B 16, así podemos eliminar eso. Entonces ahora podemos tener eso. Ahora bien, como pueden ver, lo que está pasando es que esta era una fórmula particular que se estaba utilizando. Entonces aquí, lo que vamos a hacer es primero vamos a seguir adelante y copiar esto y luego pegarlo nuevo especial en donde vamos a usar solo valores. Entonces con esto, lo que sucede es los datos ya no tienen las fórmulas, y ahora podemos aplicar la fórmula donde queremos eliminar la columna B o la columna del nombre del cliente. Entonces ahora tenemos el nombre, apellido según sea necesario, y también podemos preguntar otra cosa que podemos hacer formateando posiblemente es autoajustar la columna del producto, lo que básicamente significa basado en el nombre del producto, necesita autofit Entonces probemos eso también y veamos si Copilot puede hacer eso también o no Solo estamos tratando de optimizar nuestro conjunto de datos antes de comenzar a analizarlo, optimizándolo para que se vea mejor y viable para nosotros. Por lo que ha ido adelante y lo autoajusta. Veamos cómo se ve eso. Entonces ahora se puede ver que ha sido auto lo. Se ha realizado la columna del producto. Entonces así es como podemos usar indicaciones simples en Microsoft Copilot para optimizar nuestras hojas de trabajo, nuestros conjuntos de datos antes comenzar a hacer nuestro análisis de datos 26. Optimizar flujos de trabajo con Excel Copliot Parte 2: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, continuaremos con los diversos otros flujos de trabajo de optimización, que puedes hacer con Excel con la ayuda del copiloto Digamos, volviendo al mismo conjunto de datos, hay un par de otras cosas que quieres hacer aquí mismo. Entonces lo que vamos a ver aquí ahora es, digamos que queremos calcular el total de ventas por pedido. Entonces lo que queremos decir con eso es que podemos ver aquí la cantidad pedida y vemos también el precio de venta. Entonces, idealmente, solo queremos que queramos saber cuánto fue el total de ventas por pedido. Así que básicamente podemos querer que la herramienta identifique eso y multiplique estas dos columnas para llegar a la salida. Entonces veamos si el copiloto es capaz de identificar eso. Entonces esto va a ser realmente útil porque esto ayuda a seguir adelante y analizar nuestros datos de una manera mucho más eficiente. Entonces se puede ver que ha identificado el conjunto de datos, y posiblemente nos va a dar la salida también, que es correcta, C dos en D dos, la fórmula es correcta, así que simplemente podemos insertar eso también como ventas totales. Entonces los datos son correctos, que estamos obteniendo aquí mismo. Del mismo modo, digamos que hay un poco de problemas de formato que identificamos con el conjunto de datos. Entonces queremos verificar todo eso. Entonces digamos que queremos mirar específicamente la columna E y F, donde el formato puede ser un poco diferente, y queremos que la herramienta lo verifique por nosotros. Y queremos comprobar si el formato de fecha es correcto o no. Entonces, por ejemplo, aquí, podemos ver que el formato de fecha no es correcto. Entonces queremos ver si la herramienta es capaz de identificar eso también o no. Entonces sí, es capaz de ver eso específicamente, y podemos aplicar con una columna roja aquí mismo. Por lo que ha ido adelante e identificado eso también para nosotros. Bien. Ahora bien, este formato es importante porque una vez que empiezas a trabajar con dataset, también puedes usar la herramienta copiloto para analizar tu conjunto de datos completo que tienes, y generar algunas ideas al respecto. Entonces podemos hacer uso de eso, y ahora podemos decir, digamos que queremos que resuma las ventas totales, resuma los datos de ventas totales por producto Entonces queremos ver qué insights nos puede dar la herramienta sobre cuáles son nuestros productos ganadores, cuáles están perdiendo productos, qué tipo de ventas tenemos. Entonces ahora se puede ver que ha ido adelante y dado eso a nosotros y dado uno ampliado, podemos insertar eso en la hoja también. Entonces nos está dando algún resumen también. Al igual que, por ejemplo, los auriculares Bluetooth tenían tres unidades pedidas por un total de ventas de 7497 Silla bien ergonómica tenía una unidad pedida para ventas totales de 22 líneas triples. Entonces nos está dando algunas ideas aquí. Y ahora si quieres, podemos tener una hoja separada creada para eso también. Entonces así es como podemos optimizar el conjunto de datos que estamos trabajando con la ayuda de copilot y hacer muchas personalizaciones de formateo, lo que podemos hacer análisis de todos los datos que puede suceder, además de cualquier columna de fórmula que desee aplicar a la hoja que también se puede hacer posiblemente con la ayuda de esta herramienta 27. Uso de formato condicional con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del formato de condición en nuestro conjunto de datos con la ayuda de copilot Veamos este conjunto de datos donde vamos a usar esto. Entonces digamos que este es un conjunto de datos donde tenemos diversos productos, nombre, apellido, cantidad, precio de venta, todo lo que se proporciona. Ahora bien, lo primero que queremos hacer es querer, digamos, seguir adelante y ordenar estos datos, el del producto, que es que se puede decir alfabéticamente Queremos ordenar eso, para que podamos hacerlo también. Ahora va a mirar nuestros datos específicamente y va a analizarlos y ordenar la página del producto alfabéticamente Entonces ahora tenemos los productos en formato alfabético. Digamos que queremos aplicar el formato condicional ahora a la sección de stock on hold. Con eso, uh, en la sección de stock en mano, específicamente, queremos resaltar el uso formato condicional para los valores que son mayores a 50. En lugar de aplicar la fórmula de Excel, puedes dar ese prompt para copilotar para que pueda realizar esa acción por nosotros. Ya puedes ver que va a aplicar eso y nosotros podemos aplicar esto. Estos son los valores que son mayores a 50, lo cual es correcto. De igual manera, digamos que queremos resaltar aquellas celdas en rojo donde el stock es menor a 40. Quiero mirar los valores que son menores a 40 y resaltarlos también de la misma manera. Estos son todos los valores, lo cual es absolutamente correcto. Eso lo tenemos. Entonces el último, digamos que queremos trabajar en la columna de estado donde queremos resaltarlos por una categoría específica en la que decimos que el azul es para entregar, amarillo es para enviado, naranja es para pendientes, y digamos rosa para su procesamiento. Y negro o digamos gris o cáncer. Por lo tanto, también desea usar el formato condicional para la columna de estado. Estos son todos los que queremos usar y vamos a aplicar. Ahora se puede ver que ha ido adelante y lo ha hecho por nosotros también en la columna de estado. Es así como podemos hacer uso del formato condicional también con la ayuda del copiloto sin aplicar ninguna fórmula y aplicarlo en nuestro conjunto de datos y mejorar la calidad de la información 28. Cómo mejorar la presentación de datos con Excel Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, vamos a ver cómo podemos mejorar la representación de datos en Excel con la ayuda del copiloto Entonces, una vez que comenzamos a analizar nuestro conjunto de datos, se vuelve importante para nosotros analizar los datos y llegar a más visualizaciones e ideas a partir de esos datos Entonces para eso también, podemos hacer uso del copiloto para. Entonces vamos a echarle un vistazo. Entonces estos son los datos en los que hemos estado trabajando. Entonces digamos que queremos analizar esto primero y entender la esencia de la misma, los insights de este conjunto de datos. Entonces digamos que queremos saber cuáles son los dos productos principales que tienen la mayor cantidad pedida. ¿Bien? Entonces, ¿cuáles son los dos productos, cuál tiene la mayor cantidad pedida? Queremos analizarlo así estamos haciendo uso de la herramienta copiloto para pasar por este conjunto de datos verulares y decirnos los dos productos principales Entonces, lo que se le ha ocurrido es gaming Musepad y webcam. Solo podemos verificar eso también, lo cual es correcto. Entonces gaming Musepad y webcam HD son los dos mejores productos, y también nos da el número de unidades, justo al lado De igual manera, digamos que queremos saber qué producto generó los mayores ingresos. Entonces, mirando la columna de ventas totales aquí mismo, sabemos que el producto debe ser Smartwatch Veamos y verifiquemos eso. Lo cual es correcto. Así Smartwatch con las ventas totales de 13 998 De la misma manera. Digamos que queremos analizar más a fondo y saber cuántos pedidos siguen pendientes. Entonces queremos que el copiloto mire la columna de estado posiblemente y nos diga cuántos pedidos aún están pendientes en este momento de este conjunto de Por lo que señala correctamente que hay tres órdenes que están pendientes en este momento. En. Después queremos calcular cuál es el tiempo promedio de envío. Entonces la diferencia entre fecha de envío versus la fecha del pedido, eso es lo que queremos. Por lo que queremos que identifique la diferencia horaria entre la fecha del pedido y entre la fecha del pedido de envío y la fecha de envío para que podamos calcularla. Y posiblemente lo que podemos hacer aquí es aquí podemos ver que la salida es dos, aquí está cinco, algunas de más, diez, 12. Entonces hay diferentes en conjunto. Entonces ahora, y podemos agregar eso en una hoja aparte también. Ahora bien, cómo esto va a ser útil es tal vez necesitamos mirar nuestros procesos, cómo operamos e intentar reducir el tiempo de envío. Entonces también queremos calcular cuál es el tiempo promedio de envío que estamos tomando actualmente, ¿verdad? Entonces eso puede ser un referente. Entonces nuestro trabajo o objetivo sería así como podemos ir por debajo de eso. Bueno. Nos va a decir exactamente. Por lo que el tiempo promedio de envío es de un día en este momento. ¿Bien? Entonces así es como podemos tomar la ayuda de la herramienta copiloto para darnos ideas a partir de nuestro conjunto de datos, y en base a la cual podemos obtener algunas ideas, pasos procesables que podemos realizar, que pueden hacer que nuestra productividad sea mucho mejor y mejorar la calidad de nuestro trabajo 29. A optimizar los flujos de trabajo con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos algunas otras optimizaciones más que puedes hacer con tu conjunto de datos con la ayuda de Copilot Entonces digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando. Entonces lo primero que podemos hacer aquí es, nuevamente, digamos la columna de precios de venta que tenemos, los datos que tenemos, queremos formatear esto como moneda, así podemos pedirle a Copilot que haga eso por nosotros Entonces va a mirar el conjunto de datos y transformarlo en un formato de moneda, que es mucho más ideal cuando estamos tratando con este tipo de datos. Entonces, como pueden ver ahora, ha ido adelante e identificado eso, así que solo podemos aplicar y los datos han cambiado ahora. De igual manera, lo que podemos hacer es también preguntar, digamos que tenemos nuevos pedidos los cuales están entrando y queremos agregar eso. Veamos, es capaz de agregar otro nuevo ID de pedido. Entonces pidiéndole que siga adelante y busque agregar el siguiente ID de pedido a toda esta lista para que podamos agregarle una nueva entrada. Se ha generado el nuevo ID de pedido, que podemos agregar aquí y podemos agregar la nueva entrada. De igual manera, digamos ahora lo que queremos hacer es que queremos calcular las ventas totales multiplicando Queremos conocer el total de ventas. Tenemos la cantidad pedida. Tenemos el precio de venta, por lo que podemos obtener fácilmente las ventas totales también, que podemos pedir piloto para generar. Yo puedo calcularlo a sí mismo y podemos simplemente agregar esa columna al conjunto de datos así que aquí ha seguido adelante y aplicado la fórmula E dos multiplicada por F dos, que es correcta, y podemos insertar esa columna. Tenemos ventas totales también subiendo aquí mismo. Ahora, aparte de esto, digamos que también venimos a calcular el stock restante a mano, queremos saber cuánto stock queda. Al igual que por ejemplo, en el caso de los auriculares Bluetooth, se pidió una cantidad y el stock disponible era 45, restante es 44. Lo ideal sería que nos diera una salida. Veamos que algo como esto es algo que Copilot puede identificar también o no Entonces solo queremos conocer el stock restante a mano. Y también le hemos dado la fórmula cómo identificar eso, por lo que debería poder hacerlo. Sí, nos está demostrando eso, así podemos agregar eso también como columna aquí mismo, stock restante. Entonces digamos que queremos resaltar el estado de la orden pendiente en rojo. Estas son las órdenes que aún están pendientes. Entonces queremos priorizarlos, posiblemente. Bien, para que podamos contactar con el equipo de soporte para estas órdenes específicas que deben ser atendidas, especial atención. Entonces solo queremos identificarlos rápidamente así que aquí tenemos los tres pendientes, lo cual se hace fácilmente. Otra cosa que puedes hacer es digamos pasar a resaltar valores en stock a mano, columna donde los valores son menores a diez. Cualquiera de las existencias disponibles, um, en donde los valores son menores a diez, queremos identificarlos porque este es nuestro inventario, así que no queremos que nuestro inventario vaya tan bajo como menos de diez, ¿verdad? Entonces queremos identificar eso. Así que vamos a encargarnos de eso también y bien. Entonces aquí podemos ver por nosotros mismos ese stock a mano, específicamente si ves en este en particular, no hay ninguna cantidad en particular que sea menor a diez. En tal caso, no se necesitan cambios como tales. Y entonces digamos que la última es que queremos destacar las ventas totales, ventas donde queremos destacar aquellas ventas que son realmente bajas. Entonces solo queremos identificar donde los valores son mayores a 1,000. ¿Bien? Queremos destacar esas ventas totales particulares. Por lo que se pueden destacar las ventas que son más de 1,000. Entonces esos son nuestros productos ganadores, idealmente, que luego podemos optimizar o priorizar más, posiblemente, bien. Entonces eso es lo que queremos hacer aquí. Entonces estos son todos los productos, todos los productos han sido los ingresos, las ventas han sido más de 1,000. Entonces ya ves así es como podemos usar la herramienta Copilot para hacer diferentes tipos de análisis en nuestro conjunto de datos e identificar las áreas de dolor, los insights de ella, lo que nos da los siguientes pasos procesables a tomar para hacer crecer nuestro negocio 30. Evaluación del desempeño de Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos otro escenario donde se puede hacer uso de la herramienta Copiloto para analizar un dataset Digamos que eres gerente de ventas de una empresa y necesitas evaluar el desempeño de ventas de todos los representantes tu equipo y cómo se realizan hasta ahora Entonces para tales escenarios también, podemos hacer uso de Copilot, que puede analizar nuestros datos que tenemos en su lugar Digamos que este es el conjunto de datos que tenemos en este momento y necesitamos analizarlo específicamente, entender cómo lo han hecho los representantes de ventas Además, también necesitamos evaluar el rendimiento de los copilotos, los datos que está proporcionando. Empecemos por el primero en donde decimos que calculan las ventas totales en trimestre. Se necesita averiguar cuál fue el total de ventas en ir trimestre. Va a mirar el set ta. Podemos identificar que en este momento mismo resaltándolo, podemos identificar las ventas ha sido tanto. Cantidad, que podemos ver por aquí, digamos que viene con la misma respuesta o no. Sí, nos ha dado la misma respuesta. Podemos insertar eso también en la parte inferior, si es necesario. Esa es la venta total de ar. Segundo, digamos, porque estos son datos de ventas, nos gustaría que se formateara en moneda. Entonces hagamos eso también, solo para formatear nuestros datos de la manera correcta. Esto reduce muchos errores en el futuro. Entonces solo queremos formatearlo con moneda. Eso va a aplicar a todas las celdas. Estos están todos en moneda ahora, lo cual es genial. Ahora, digamos, queremos ver cómo se han comportado los representantes Queremos calcular el porcentaje de metas alcanzadas por cada uno de los representantes Esto es lo ideal es que sepamos cómo podemos calcular esto. Esta es la meta anual que se les da. Esto es lo que han logrado, por lo que un porcentaje de eso. Entonces eso es lo que queremos calcular aquí. Digamos que Copilot es capaz de está en la misma página con nosotros también o no Y lo hace, y nos da el objetivo alcanzado. Ahora, digamos que quiero verificar esto más a fondo. Entonces quiero comprobar, digamos Copiloto si lo están realizando de la manera correcta o no Entonces esta es mi total de ventas logradas. Este fue el objetivo que se nos dio, y para que puedas ver más o menos es absolutamente correcto. Se calcula de la manera correcta aquí, tenemos la respuesta correcta o la salida dada que Copilot está proporcionando es correcta en este caso particular Otra cosa que podemos hacer aquí es, digamos, queremos mostrar la suma de las ventas totales y el porcentaje promedio de los objetivos cumplidos agrupados por región. Se trata de diferentes regiones proporcionadas. Queremos ver por región, cómo ha sido el total de ventas que hemos obtenido específicamente y cuál ha sido el porcentaje promedio porcentual de metas que aquí hemos cumplido con respecto a la región. Que es básicamente que queremos hacer un pivote. Queremos hacer un pivote de este conjunto de datos y llegar a esta solución. En lugar de usar la tabla pivotante manualmente, queremos ver si Copilot puede hacerlo por nosotros. Ahora, va a agrupar todos los datos por región. En segundo lugar, va a mostrar la suma de las ventas totales y porcentaje promedio de metas que he cumplido. Entonces región, que podemos ver aquí, y podemos ponerlo en una nueva hoja también para entender mejor. Entonces aquí está la región. Podemos ver el total de ventas para cada una de la región, y luego también podemos ver el porcentaje promedio de target alcanzado. ¿Bien? Por lo que aquí también se da porcentaje. Si vamos a comprobar esto también para el este de la India, si esta es la respuesta correcta o no. Entonces aquí tenemos el este de la India, bien. Ventas totales. El este de la India está dos veces por aquí. Este es el uno y otro es este. 776 triple cero, esa es la respuesta correcta que tiene. Así es como podemos hacer uso de la herramienta Copilot para hacer pivotes también, cálculos de pivote y analizar nuestro conjunto de datos para llegar a los insights que requerimos para nuestro negocio Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo Copilot se puede usar de manera muy efectiva con nuestro Microsoft Excel 31. Cómo mejorar el rendimiento de Copilot mediante la personalización: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos mejorar el rendimiento del copiloto a través de diversas personalizaciones Entonces veamos el mismo conjunto de datos, y ahora podemos comenzar a trabajar en estos datos para asegurarnos de que el copiloto esté tomando en consideración el conjunto Solo podemos pedir inicialmente que se muestren insights de datos. Esto solo si esto te da una respuesta, entonces sabemos que el copiloto ha tomado en consideración el conjunto de datos, y luego podemos avanzar con otra información de la que queremos recopilar. Por lo que nos da alguna información por aquí como se puede ver por aquí, objetivo promedio alcanzado con el mejor desempeño es Rahul Meta, lo ha tomado en Ahora, digamos que queremos saber cuál es la suma del total de unidades por región. Así que tenemos unidades totales vendidas por aquí. Queremos saber por región, cuál sería. Se proporcionan diferentes regiones. Idealmente, podemos hacer esto manualmente filtrando por región y luego resumiendo las unidades. De esa manera podemos hacerlo. Pero ahora se puede ver muy rápido podemos identificarlo por región con la ayuda del copiloto misma manera, lo que también podemos pedir es generar las ventas generadas por región. Al mirar esto, podemos estimar que lo más probable es que el norte de la India tenga los ingresos porque ahí mismo, más altos porque ahí mismo, teníamos las unidades más vendidas , debería ser así, que es el caso así como podemos ver por aquí. El norte de la India tuvo las mayores ventas generadas. También lo que podemos hacer es pedirle que nos diga quién ha sido el representante de ventas con mejor desempeño, en su totalidad desde el conjunto Entonces, la forma en que debería estar haciéndolo es mirar las ventas totales. Puede ordenar eso por, uh, de arriba a abajo, descendiendo a orden ascendente aquí de esta manera particular. Podemos identificar que el representante de ventas con mejor desempeño ha sido Rahul Lo cual queremos ver si la herramienta copiloto es capaz de hacerlo también o no. Sí, es capaz de hacer eso. También nos puede decir que la región para Ahulmta es Bien, ventas totales que ha generado nos ha dado. Y por último, también queremos ver si puede comparar el desempeño de los distintos trimestres por rep. Esto puede ser un poco complicado donde queremos ver la comparación trimestre a trimestre de cada representante. De esa manera, es más como un pivote donde queremos comparar el ter coqterthuter, cir las ventas trimestrales por representante, cómo se desempeñaron los representantes en cada trimestre cómo se desempeñaron los representantes Bien. Entonces eso es lo que queremos identificar. Puede haber escenarios en los que tal vez no pueda darnos la salida. Bien. Entonces, en tales casos, tendríamos que hacer el análisis manualmente nosotros mismos. Entonces esto es realmente genial con la ayuda de lo cual puedes ver con la ayuda del copiloto muy rápidamente somos capaces de analizar nuestro conjunto No tenemos que aplicar manualmente ninguna fórmula aquí, y luego hacerlo. Todo esto se puede hacer muy rápidamente con la ayuda de un simple prompt que podemos darle a la herramienta y puede analizar nuestros datos. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo estamos haciendo uso del copiloto para analizar nuestros datos de manera mucho más eficiente 32. Evaluación del desempeño de Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos otro escenario de cómo puedes evaluar el rendimiento del copiloto para diferentes flujos de trabajo de optimización que haces con el dataset con la ayuda de la herramienta Volviendo a este conjunto de datos de nuevo, vamos a hacer un par de ideas más, veamos. Primero es donde queremos destacar los valores que son menores que en las ventas totales. Queremos saber cuáles son las ventas que han sido menores a 400 k. Veamos si la herramienta es capaz de identificar eso mirando esto. Idalmente podemos hacer eso agregando un filtro a esto Y podemos identificar eso, pero aquí es capaz de hacerlo Justo aquí muy rápido. De la misma manera. Veamos cuáles son los tres mejores representantes de ventas en función de los ingresos que han aportado los mayores ingresos, lo que queremos ver Idalmente veremos las ventas totales de cada uno de los representantes Podemos ordenarlo por orden ascendente o descendente y luego averiguar los tres primeros. Pero aquí muy rápido, nos puede dar eso. Ahí está Raúl Mata, Sura vuelve a marcar a Kapur, y aquí también se mencionan los ingresos, que son los tres primeros, lo cual es muy bueno Entonces también podemos destacar los pasos de venta con el total de ventas está por debajo de la media. Queremos conocer los tres últimos. Bien. Entonces queremos conocer a los representantes que no han tenido un desempeño bueno y cuyas ventas han estado por debajo de la media, por lo que necesitamos averiguarlo Estas son las personas cuyas ventas han estado por debajo de la media mucho menores que las tres primeras, por lo que podemos identificar eso también muy fácilmente con la región también, lo que está mencionando, lo cual es muy bueno. Digamos ahora queremos aplicar formato condicional a los datos donde queremos aplicar escala de colores a nuevos clientes específicamente en esta columna nuevos clientes para mostrar las ventas con el mayor y menor número de nuevos clientes. Así que el formato condicional de segmentarlo conociendo, cuáles son el mayor número de nuevos clientes que los representantes de ventas tienen y el menor número de nuevos clientes que tienen Entonces aquí, se va a aplicar eso. Entonces ahora se puede ver que esto es correcto. Bien. Por lo que estos son el mayor número de nuevos clientes que obtienen los representantes de ventas y los más bajos también resaltados en rojo Intentemos ver cómo hacer algo diferente, que va a ser crear un gráfico de barras, resumiendo el total de ventas por región Ahora queremos conocer las ventas totales, pero a la manera de gráfico de barras. Querríamos copiloto para generar un gráfico de barras, mirando las ventas totales Por región, necesita segmentar que vamos a tener barras por región y mostrarnos las ventas totales para eso. Idealmente, de esa manera particular, debería poder generar De lo contrario, puedes hacerlo también ciertamente forma manual en donde puedes filtrar los datos, luego convertirlos en un gráfico de barras manualmente tú mismo. Puedes elegir barras, también puedes elegir Gráfico circular, gráfico disperso también. Todos esos se pueden usar aquí, lo que se puede hacer de forma puramente manual. Pero aquí lo que queremos ver es si la herramienta copiloto puede hacer ese trabajo automáticamente para nosotros. Entonces en este momento, como puedes ver, es incapaz de crear el gráfico de barras. Bien, tenemos que intentarlo una vez más tarde. Bien. Veamos otro en el que queremos resumir la tendencia total de ventas para los tres mejores representantes de ventas. Básicamente lo que queremos es resumir la tendencia total de ventas para los tres mejores representantes de ventas, ya había calculado que los tres mejores representantes de ventas que están ahí en queremos resumir Para que haya podido crear. Se puede ver para hul Meta, Surajadi y Kunal gapur, ha proporcionado que podamos agregar esto a la hoja también de la misma Surajadi y Kunal gapur, ha proporcionado que podamos agregar esto a la hoja también de la misma manera. Echemos un vistazo a los resúmenes del total de ventas para tendencia El último compara el número de reuniones de clientes frente al número de nuevos clientes por región. Digamos que es capaz de hacer eso o no. Lo que queremos aquí es comparar el número de reuniones de clientes que ha ocurrido frente al número de nuevos clientes por región. Bien. Se va a ver cuántas reuniones de clientes, que también ha podido generar. Entonces ahora tenemos región sabia, reuniones de clientes más nueva región, que también podemos insertar. Como puede ver ahora, con la ayuda del copiloto, somos capaces de construir estos muy rápido y que pueden ser utilizados para nuestro análisis de datos de una manera mucho más efectiva. Espero que esto tenga sentido. Espero que ahora entiendas cómo se puede utilizar el copiloto de manera efectiva para analizar nuestros datos y decirnos ideas que serían realmente útiles para mejorar nuestra productividad 33. Introducción a Excel: navegación básica: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, queremos hacer una navegación básica de la hoja de Excel, en la que estamos trabajando, específicamente entendiendo cuáles son todas las características que podemos ver en la hoja de Excel. Puede llegar a ser un poco abrumador ver tanta información por ahí. Es por eso que solo queremos hacer una navegación simple para sentirnos cómodos con la interfaz de Excel, que estamos usando ahora mismo extensamente con copiloto Entonces así es como va a quedar la hoja de trabajo. Como puedes ver, esta es la hoja de trabajo donde vas a agregar datos. Entonces aquí puedes escribir tus datos. Se pueden hacer multiplicaciones. Todo lo que puedas hacer. También puedes hacer una función esta manera particular donde puedes agregar Así que así, puedes seguir adelante y datos. Entonces esta es esta hoja donde vamos a agregar toda la información. De la misma manera, se pueden agregar varias hojas. Entonces puede haber más hojas en las que puedes estar trabajando paralelamente. ¿Bien? Así que eso también puede estar ahí aquí mismo. Bien. Aparte de eso, se puede ver el menú de ahí, que es la cinta clásica donde está disponible toda la información. Entonces aquí, si quieres hacer algún cambio, eso se puede hacer envolviendo el texto, fusión o centro, formato condicional quieras usar, todo eso se puede hacer. Además, si quieres instalar o patear el copiloto, puedes hacerlo desde aquí mismo. Entonces así es como podemos comenzar con copiloto y empezar a trabajar en él. Um, ahora, además de esto, también puedes ver la columna de fórmulas, que te va a dar todas las fórmulas que puedes usar desde aquí, mientras estás analizando tus datos. También hay una sección de datos donde puedes subir datos de diferentes fuentes. También puedes agruparlos desagruparlos. También puedes agregar un filtro a los datos si quieres hacer filtrado. Entonces todo eso puede ser posible aquí mismo. La revisión será un caso donde podrás agregar comentarios. Se pueden añadir comentarios. Puedes pedirle que muestre los comentarios. Bien, quieres agregar notas para tus datos. Entonces, sea cual sea el análisis de datos que estés haciendo si quieres agregar algún comentario o nota para ello, eso se puede hacer desde esta sección. También hay una sección de vista que te da si quieres ver 100% de todo el conjunto de datos, específicamente, cómo se ve con calificación sin calificación, también puedes hacerlo. También puedes congelar las sartenes. Bien, barra de fórmulas, si quieres verla, puedes hacerlo también a través de la sección de vista. Aparte de esto, también hay una sección de ayuda. Si estás atascado en algún lugar que esté ocurriendo algún problema, puedes tomar alguna ayuda de la sección de ayuda, la sección de soporte tenemos contacto con el soporte, que tenemos aquí. Además, puedes buscar cualquier tipo de información en el cuadro de búsqueda provisto en la parte superior de la pantalla, en la mitad de la pantalla. Entonces así es como en general, uh, nos va a quedar la hoja de Excel, donde vamos a hacer la mayor parte de nuestro análisis de datos, idealmente hablando. Y a partir de aquí, puedes seguir adelante y conectarlo con el copiloto para hacer esos cambios necesarios, analizar diferentes tipos de conjunto de datos, averiguar insights y, construir algunos planes de acción a su alrededor. 34. Introducción a los tipos de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. Y en esta sesión veremos los diferentes tipos de datos que necesitamos tratar cuando estamos trabajando en diferentes tipos de conjuntos de datos en Excel, específicamente. Entonces, una vez que empiezas a trabajar en datos, así puede haber diferentes tipos de conjuntos de datos en los que estamos trabajando. Entonces como puedes ver, este es uno de los conjuntos de datos que tenemos. Entonces uno, tenemos los datos textuales que podemos ver aquí, ¿verdad? ¿Bien? Entonces hay datos textuales También hay números. También habrá fechas, booleanas, también. Puede haber varios tipos de datos que necesitamos analizar en un conjunto de datos. Para darte algunos ejemplos, los datos textuales son algo así, que puedes ver aquí mismo Ahora, algo así, los títulos de películas, país, se puede decir el director, género. Todos estos son datos textuales con los que trabajamos diariamente Los números van a estar en diferentes formatos, números, con monedas, números numéricos, decimales también estarán ahí, como puedes ver aquí en calificación o ingresos. Estos van a ser en tiempo de ejecución. Todos estos van a estar en los datos de formato de números que también necesitamos tratar y tenemos que analizar. También va a haber fechas, por lo que diferentes tipos de fechas que están ahí en el conjunto de datos específicamente en diferentes formatos que encontrarás, que también tenemos que investigar cuál se convierte en parte de nuestro trabajo así como analizar cómo uh está funcionando el producto y en base a cuál necesitamos hacer los cambios necesarios. Después viene Booleano. Booleano va a estar principalmente donde vas a, um, la salida puede ser sí en un sí encendido o no, o puede estar encendido y apagado Entonces en base a lo cual das algunas entradas relacionadas con Boolean, que también estarán ahí Estos son los diversos tipos de datos que necesitamos día a día cuando estamos haciendo cualquier tipo de análisis de datos en Excel, y hacemos uso del copiloto por aquí, que reconoce todos los diferentes tipos de datos de la misma manera y nos da las salidas para ello 35. Convertir tipos de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos convertir los tipos de datos con la ayuda de copilot en un conjunto de datos de Excel Entonces digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando en este momento y necesitamos cambiar el conjunto de datos, el tipo de datos a diferente formato. Como, por ejemplo, la columna de ingresos. ¿Bien? Entonces la columna de ingresos es específicamente, estas son las partes de ingresos, queremos tener el formato de moneda en esto. Entonces, lo que podemos hacer es darle un prompt específico donde le pedimos que convierta la columna de ingresos al formato de moneda de $1. Entonces va a mirar nuestro conjunto de datos específicamente, identificar, bien, que son los números que estás viendo, específicamente los números. Y entonces va a hacer esos cambios. Entonces echemos un vistazo a eso. Y podemos aplicar los cambios. Por lo que ahora ha podido hacerlo. Aparte de esto, posiblemente puedas seguir adelante y formatear esto de la manera más relevante. Digamos que queremos sustituir los periodos, que se ve en la columna de ingresos por coma porque esto es todo en millones, así que queremos tener eso mucho más realista Y veamos si es capaz de hacer eso también o no. Bien. Entonces así es como, estamos usando la herramienta copiloto para formatear nuestros tipos de datos convertir en el formato correcto, y luego podemos hacer uso de ella para seguir adelante y cambiar eso por nosotros Y luego analizar los datos de la manera correcta. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo las herramientas de IA como el copiloto realmente ayudan a formatear nuestros datos, a entender los datos de una manera mucho mejor y a mejorar nuestra productividad 36. Trabajar con tipos de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos trabajar con diferentes tipos de datos en nuestro conjunto de datos, específicamente con la ayuda de Copilot también Así que puede haber, como comentamos anteriormente también, varios tipos de conjuntos de datos con los que debemos tratar. Entonces digamos que el primero que tenemos aquí son los datos textuales, y queremos que esto sea audaz principalmente, para solo podamos resaltar eso y podamos hacerlo audaz, justo de esta manera particular ¿Bien? Y entonces también podemos seguir adelante y cambiar el texto también si es necesario, a un formato diferente en este particular. La otra cosa que podemos hacer aquí es formatear la sección de ingresos. Entonces la sección de ingresos está aquí, así podemos formatear esto también. Entonces hay dos formas de hacerlo. Una es, obviamente, puedes usar Copilot y darle un prompt para hacerlo El otro que también te puede dar otras opciones es hacer clic derecho en resaltar la información y puedes formatear las celdas. Entonces, cuando vengas a las opciones de formato aquí, tendrás varias opciones. Entonces la moneda ya está ahí o puedes ir a contabilidad, lo que te puede dar diversas opciones. Entonces puedes decidir la moneda decimal, todo eso, y puedes formatear las celdas. La otra cosa que puedes hacer aquí va a ser, digamos formatear el año de lanzamiento. Y de lanzamiento también es de cierta manera el formato dado y digamos que no queremos usar esto, queremos usar uno completamente diferente. Estas son todas las opciones que obtendrás, a que también puedes llegar haciendo clic derecho y haciendo celdas de formato. Aquí, digamos, quiero hacerlo en este formato. Puedo usar eso posiblemente o de lo contrario puedo elegir ensayo textual también de esta manera particular Esto lo hemos hecho y luego desenvolviendo el título de la película, también puedes hacer uso de Chat GPT principalmente para copilotar específicamente para desenvolver el título de la película y la columna del Entonces va a mirar el conjunto de datos y desenvolverá ambas columnas para nosotros. Entonces así es como vas a usar vas a trabajar con diferentes tipos de datos idealmente, y luego puedes hacer uso de Copilot también para lo mismo donde puede desenvolver el título de la película También puedo desenvolver la columna director, y cualquier tipo de dato que pueda tener. Espero que esto tenga sentido. he podido entender cómo Ahora he podido entender cómo se supone que debemos trabajar con diferentes tipos de datos en Excel con la ayuda de Copilot y luego analizarlo para producir grandes conocimientos para 37. Comprensión de los tipos de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos algunos otros tipos más diferentes de optimizaciones que podemos hacer en flujos de trabajo con respecto al conjunto de datos en copiloto Digamos que estamos trabajando en este conjunto de datos en particular donde necesitamos realizar estas acciones particulares. Entonces este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando ahora mismo. Lo primero que queremos hacer es alinear al centro los encabezados. El encabezado que tenemos aquí, usted quiere encabezado en la tabla necesita centrar alineado. Digamos que si el copiloto es capaz de hacer eso por nosotros de la misma manera, podemos hacer algún nivel de formateo de los otros datos también en el conjunto Supongo que ha sido capaz de hacer eso, podemos aplicar. Se puede ver que ha sido alineado al centro ahora. De igual manera, hagamos una alineación a la izquierda, que queremos hacer para el año de lanzamiento. Esto queremos alinear a la izquierda. Ha resaltado los datos, ha identificado para qué columna particular hacer esto y ahora aplica. Esto se ha dejado alineado. Entonces también podemos ver qué película generó los mayores ingresos. Queremos identificar el título de la película que ha generado mayores ingresos a partir de la columna de ingresos. Por lo que esto requiere de la herramienta copiloto para identificar. Estamos hablando del título de la película, por lo que la producción tiene que estar viniendo del título de la película y la condición es ser el mayor ingreso. Tenemos que desde la columna de ingresos, tiene que averiguar el valor más alto, y contra eso, cualquiera que sea el título de la película, esa será la salida Entonces eso es lo que se supone que debe hacer. Veamos que es capaz de identificar eso o explicar exactamente lo que se tiene que hacer. Se ha identificado que la película es Avatar, que tiene el nivel más alto De la misma manera, preguntemos qué película tuvo el mayor tiempo de ejecución. Estamos buscando que la salida esté en la película, no cuánto tiempo de ejecución, estamos preguntando qué película tuvo el mayor tiempo de ejecución. Ahora va a mirar la columna de tiempo de ejecución, identificar el valor más alto allí y darnos el nombre de la película. Ahora mismo, no es capaz de producir eso, pero de la misma manera, también se puede generar esa información. Espero que esto tenga sentido. Entiende cómo estamos usando el copiloto por varias razones diferentes para descubrir ideas de nuestro conjunto de datos que podemos usar más para nuestro trabajo. 38. Uso de la aritmética básica en Excel: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos algunas aritméticas básicas que podemos hacer en Excel y también el uso del copiloto en nuestro conjunto de Entonces, una vez que estamos en nuestro conjunto de datos, digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando y necesitamos conocer estos datos en particular. Entonces podemos usar algunos aplicar alguna aritmética por aquí, como porcentaje de propiedad Entonces queremos saber que esta es nuestra propiedad en estos momentos, estas son unidades que hemos comprado específicamente del total de unidades. Entonces solo necesitamos saber el porcentaje de eso. Entonces esta es una forma sencilla de aplicar una fórmula. Así que cada vez que estás aplicando una fórmula en un Excel, comienza con un igual a, y luego podemos dar nuestro número total de unidades o acciones que hemos comprado, dividido por el número total de unidades. Que es lo que nos va a dar nuestro porcentaje de propiedad por aquí, ¿verdad? Bien. Entonces ahora lo que puedes hacer es averiguarlo para el resto de ellos, puedes simplemente en la esquina inferior derecha, simplemente puedes hacer doble clic sobre eso. También va a generar para el resto de las entradas. Es así como podemos seguir adelante y calcular el primero. Veamos el segundo, que es nuestro FMB, que es nuestro valor justo de mercado Entonces para esto nuevamente, lo que vamos a hacer es calcular nuestro valor justo de mercado, vamos a aplicar una fórmula tan igual a, y cualquiera que sea el porcentaje de propiedad que hayamos multiplicado por el valor de mercado actual, el valor justo de mercado actual. Entonces esto es lo que se va a calcular aquí. Entonces ahora tenemos eso también, nuestro valor justo de mercado. Lo mismo que vamos a hacer para el resto de ellos, hacemos doble clic y podemos obtener los datos aquí mismo. Una vez que también tengas el valor justo de mercado, ahora lo que queremos es, digamos el retorno por inversión. Entonces nuestra inversión está en la primera columna de la columna B. Y esto es, uh, valor justo de mercado en este momento, retorno de la inversión que queremos ver para ellos. Echemos un vistazo a eso. Para eso, vamos a ver una diferencia entre los dos. Entonces nuestro valor actual menos la inversión inicial es lo que vamos a ver aquí afuera. Puedes ver así es como podemos obtener nuestro retorno por inversión. Esta es la resta que hemos hecho aquí para calcular el retorno de la inversión Ahora, para resumir nuestro FMV total, valor justo de mercado para todos ellos, solo necesitamos hacer una suma de ello, que puedas hacerlo de ambas maneras, que es que puedes aplicar una fórmula de suma aquí y hacerlo o puedes hacer uso del copiloto también para proporcionarnos Veamos cómo hace eso el copiloto. Va a mirar nuestro conjunto de datos, mirar la columna RFMV, idealmente hablando, y luego debería estar agregando todo Se ha enterado de la columna H, y nos ha dado el total también, que podemos agregar aquí. Se puede ver que el total ha llegado de la misma manera, lo que también podemos hacer es calcular el ROI como porcentaje. Entonces, cualquiera que sea el retorno de la inversión ahora mismo es en números enteros. Lo queremos en formato porcentual. Entonces veamos cómo es capaz de hacer eso. Se ha enterado de eso también y podemos insertar esa columna aquí mismo. Tenemos el porcentaje de ROI también subiendo aquí mismo. Así es como podemos hacer uso del uh podemos hacer los cálculos aritméticos básicos en la hoja de Excel También podemos hacer uso de la herramienta copiloto para brindarnos soluciones para consultas específicas que podamos tener 39. Aplicación de funciones matemáticas en Excel: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos aplicar algunas funciones matemáticas en Excel y con la ayuda del copiloto también Volviendo al mismo conjunto de datos, vamos a ver un par de cosas por aquí. En primer lugar, suma de FMB actual. El valor justo de mercado actual está aquí, así que podemos hacer suma de ello. Echemos un vistazo a eso, cómo podemos hacer esto. Para la suma, podemos usar la función sum proporcionada y podemos resaltar el área y podemos obtener la suma aquí. De la misma manera que podemos también podemos pedir copilotar para calcular el FMB actual total también A ver si es capaz de hacer eso. Se va a mirar el conjunto de datos en particular y tratar de hacerlo por sí mismo para que también podamos ver para que tengamos ambas versiones disponibles. Entonces nos ha dado la información por aquí, el monto es el mismo que puedes verificar aquí. A continuación, queremos conocer el RI promedio. Entonces esta es la cantidad total que tenemos. Entonces digamos que queremos averiguar el promedio. Entonces podemos volver a aplicar una fórmula Y ahora tenemos el RI promedio también disponible. Pidamos al copiloto que vuelva a calcular lo mismo para nosotros, y ojalá nos dé la misma salida Se puede ver que estamos tratando de aplicar tanto las opciones, que es calcular manualmente para que sepamos cuales son las fórmulas que se están aplicando y usando copiloto también para hacer el mismo trabajo Aquí va a hacer eso, calcular el promedio que nos ha dado la fórmula de cómo hacerlo, y nos ha dado el RI promedio también, que es 33.34 Ahora veamos el valor mínimo y máximo. Digamos que queremos averiguar el valor mínimo en la columna B. columna B es idealmente nuestra inversión inicial, queremos averiguar el mínimo aquí. Podemos averiguar el mínimo siguiendo la función por aquí, min y sabemos que el valor mínimo va a ser 2,500. Intentemos identificar eso con copiloto también. Se puede ver que estas son varias funciones que podemos usar fácilmente con copilot y podemos obtener la salida de él Está usando una fórmula completamente diferente. El valor mínimo que tiene también averigua que de 2,500. De la misma manera. Probemos con MAX. El máximo es de 1,500. Probemos eso con copiloto. Nos ha dado la cantidad máxima también como 15,000, igual que lo que habíamos calculado. Ahora, de manera similar, lo que también podemos hacer es que podamos averiguar el cálculo del ROI más bajo. Así que el ROI más bajo. Así que intentemos averiguar el ROI más bajo, el ROI más alto también. Bien. Entonces aquí otra vez, estamos haciendo minmax. Veamos si copiloto también puede llegar a la misma salida A Por aquí, nos está dando una salida completamente diferente. Veamos el ROI más alto. También de la misma manera, podemos calcular. Veamos una función de conteo, que va a estar contando el número de inversiones que tenemos. Podemos aplicar una función por aquí, que es el conteo A y podemos ver el número de inversiones es de 15 y vamos a pedir lo mismo a copilotar para proporcionarnos también Se va a mirar la columna del nombre de la inversión y debería contar todas las inversiones y darnos la misma salida. Esa es la expectativa. A ver si es capaz de hacerlo. Como se puede ver, ha sido capaz de proporcionar eso también. Es así como podemos aplicar diferentes funciones aritméticas en Excel con copiloto sin copiloto también y obtener nuestras 40. Aplicación de funciones lógicas en Excel: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. Entonces en esta sesión, veremos cómo podemos seguir adelante y aplicar funciones lógicas también en Excel con la ayuda de Copilot Entonces para esto, vamos a ver un conjunto de datos diferente donde tenemos el nombre de los empleados, departamento, su objetivo de ventas, ventas reales que tienen. Y en base a lo cual queremos comprobar si han cumplido con el objetivo, su elegibilidad para el aguinaldo y si necesitan mejora o no. ¿Bien? Entonces veamos primero va al objetivo de ventas cumplido, ya sea que hayan cumplido con el objetivo o no. Entonces para esto, vamos a usar una sencilla función if donde estamos diciendo que si las ventas reales son más que si es más que el objetivo de ventas dado, entonces sí, han cumplido con el objetivo, de lo contrario, no. Eso es lo que queremos aplicar aquí. Aquí podemos aplicar eso y podemos conseguir que se cumpla el objetivo para las personas y no para aquellas personas que no han cumplido. Entonces esto lo tenemos. Ahora, queremos aplicar, usar el copiloto ahora para verificar si los empleados han cumplido con el objetivo y la calificación de desempeño supera el 90%, entonces los hace elegibles para el bono, ¿verdad? Entonces en este caso, lo que está sucediendo es que ambas cosas tienen que ser así. Primero, han cumplido con el objetivo. En segundo lugar, la calificación de desempeño también necesita ser superior al 90%. Por lo que hay dos condiciones por cumplir. Sólo entonces son elegibles para un aguinaldo. Entonces esto es lo que también queremos obtener del copiloto, ya sea que mire tanto las condiciones y luego nos dé una salida. Entonces vamos a echarle un vistazo, ya sea capaz de hacer eso o no. Entonces ahora va a mirar nuestro conjunto de datos, y va a mirar dos parámetros que es objetivo cumplido y la calificación de rendimiento. Entonces se deben aplicar ambas condiciones , lo que ha mirado eso, y ahora podemos insertar que es elegible, se cumple la elegibilidad por aquí. Podemos de la misma manera, ahora queremos ver las necesidades de mejora. Necesita mejora es que desea calcular si un empleado necesita mejora comprobando si sus ventas reales son menores o iguales a, menores o iguales a su objetivo de ventas o si su calificación de desempeño está por debajo del 85%. Incluso cualquiera de los casos si sucede, entonces podemos marcarlos como mejora. Si se cumple alguna condición, lo contrario, podemos marcarlos como bien. Entonces aquí, cualquiera de estas condiciones, si se cumplen, entonces será necesita mejora o bien puede estar bien. Entonces aquí puedes ver, estamos haciendo uso de funciones lógicas como si y o se está utilizando con la ayuda de Copilot, ¿verdad Entonces Copilot está usando automáticamente estas funciones para llegar a la salida necesita mejora, y ha usado si o función se puede ver por aquí, ha usado esa fórmula en particular, y ahora podemos obtener la salida Así es como podemos hacer uso de la herramienta Copilot para aplicar funciones lógicas también en nuestro conjunto de datos para analizar los datos y llegar a los insights que necesitamos para nuestro trabajo diario 41. Cómo combinar las funciones lógicas y LOOKUP para un análisis avanzado de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión veremos cómo podemos hacer uso de Copilot para aplicar funciones de búsqueda en nuestros datos de Excel Entonces, una vez que estás en el conjunto de datos, digamos que tenemos que encontrar cierta información aquí. El primero es lo que queremos averiguar es devolver el nombre de la identificación del empleado. Entonces queremos saber cuál es el nombre del ID de empleado e005 Esto se puede hacer con un V Lou específicamente, pero más bien que eso, también podemos usar Copilot para proporcionarnos esa misma información Entonces aquí, va a mirar la identificación del empleado, y en contra de eso, sea cual sea el nombre proporcionado que debería estar dando como salida. A ver si es capaz de hacer eso. De la misma manera. Otras funciones de búsqueda como X, búsqueda, búsqueda H, todas esas funcionalidades, puedes dársela a Copilot para lo averigüe y nos puede dar la salida Veamos eso con el primero Así que aquí podemos ver que nos ha dado la salida AspinalGupta, que Bien. Veamos otro que está escrito el Departamento de nombre Kaba ED. ID del empleado nombre del empleado es Kaba ED y queremos saber el nombre del departamento por aquí Entonces de la misma manera, va a buscar eso. Ahora también puedes empezar a dar otras condiciones también. Si bien esta va a ser una información bastante sencilla que estamos pidiendo, pero puede ver que también podemos proporcionar algunas condiciones específicas algunas condiciones específicas en el baile de graduación para darnos una salida mucho mejor. Entonces aquí, podemos identificar que nos ha dado la salida correcta. Va a ser departamento de RRHH. Ahora mira la otra opción, que es buscar la identificación de empleado de Puja al año Y comprobar si se cumplió su objetivo. Entonces ahora no estamos pidiendo una salida directa, sino que le estamos pidiendo a Copilot que se evalúe si esta empleada en particular había cumplido con sus objetivos o no Ahora, idealmente, la herramienta necesita mirar su objetivo de ventas, necesita mirar sus ventas reales, luego averiguar si cumplió con el objetivo o no. Y aquí se puede ver que dice objetivo cumplido, sí. Es así como podemos hacer uso de la herramienta Copilot para aplicar varias funciones de búsqueda fácilmente en un conjunto de datos y obtener nuestro resultado 42. Uso de las funciones condicionales, de datos y de tiempo con Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso de datos condicionales y función de tiempo también en un conjunto de datos, específicamente en Excel con la ayuda del copiloto Digamos que este es el conjunto de datos que estamos usando en este momento y podemos comenzar con algunas de las acciones que podemos tomar en el conjunto de datos. Digamos que queremos conocer la función de fecha y hora que queremos usar. Lo que queremos averiguar es la diferencia entre la fecha de ingreso del paciente y la fecha de alta. Aquí, podemos hacer eso específicamente, que va a ser de esta manera particular, podemos identificar los datos en el tiempo, que podemos ver la diferencia, cuánto tiempo ha tardado para la descarga o de lo contrario podemos hacer uso del copiloto también para proporcionarnos la misma salida Entonces podemos darle un prompt en donde digamos que sumamos una fórmula para calcular la diferencia entre la fecha admisión y la fecha de alta en días. Entonces va a mirar nuestro conjunto de datos y luego va a calcularlo para nosotros. Esto es algo así como usar la función de fecha y hora con la ayuda de copilotos, nos ha dado la fórmula, Bien, yo dos y H dos y con eso, podemos aplicar eso. De la misma manera, veamos countif también. Entonces, cuando se cuenta, lo que queremos hacer es que queremos calcular el número de pacientes aema en la sección de diagnóstico Bien. Entonces aquí, se puede hacer de dos maneras. Una es a través de la fórmula Excel como countif, y el segundo día es que podemos hacerlo con copiloto también Entonces veamos countif. Entonces aquí podemos aplicar Countif. Y tomamos el rango, que es este, y luego decimos tema. Entonces el tema está aquí, así podríamos averiguarlo. De la misma manera, podemos darle un simple prompt para copilotar para calcular eso para averiguar cuántos pacientes hay por asmas Se puede ver que el prompt es también en el sentido, conversación humana que estamos teniendo con la herramienta, donde solo estamos preguntando ¿ cuántos pacientes tienen diabetes? No estamos mencionando el diagnóstico por aquí, pero es capaz de entenderlo y tratar de proporcionarnos. Hay un paciente diagnosticado de diabetes. Obtenemos lo mismo. De la misma manera, podemos hacer algunos si también. Entonces si es donde estamos tratando de hacer una suma basada en cierta condición. Entonces intentemos averiguarlo para un plan de tratamiento específico, ¿cuál es la factura pendiente? Entonces podemos hacer una suma si digamos que el rango es, este es el plan de tratamiento de entrenamiento. Entonces de esta gama, específicamente, queremos averiguar para diálisis, cuál es la factura pendiente. Entonces diremos diálisis. Y luego vamos a dar el área de factura pendiente. Entonces con eso, obtenemos la cantidad, que es ahora mismo de 85 mil Es así como podemos hacer uso de la función semi. Pero ahora digamos que queremos hacer lo mismo con la ayuda del copiloto Entonces podemos darle un baile de graduación que dice, sumar la factura total pendiente para pacientes con diálisis. Entonces, idealmente debería darnos la misma salida. Por lo que va a analizar nuestros datos y utilizar la función sum, se puede ver todo el sumF count if date Todas estas son funciones que son utilizadas por el propio copiloto para averiguar el out. Tenemos la salida. Es así como podemos utilizar diversas funciones de Excel con la ayuda de nuestra herramienta copiloto 43. Uso de funciones anidadas para cálculos complejos en Excel: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso de funciones anidadas también en algunos cálculos complejos en Excel con la ayuda de Copilot Este es un caso en el que se quiere usar count ifs, que es múltiples condiciones o sum ifs, se están utilizando múltiples condiciones para hacer conteo y para sumar números Bien, entonces esto también lo puedes hacer con la ayuda de Copilot donde va a usar estas dos funciones particulares Entonces digamos para este conjunto de datos específicamente, queremos calcular cuántos pacientes diagnosticados con migraña fueron ingresados en enero de 2025. Entonces ahora hay dos condiciones. Una es que estamos buscando específicamente u diagnóstico, que es migraña. Entonces esta es una condición, y fueron admitidos en enero de 2025, enero de 2025, que es el 12 de enero. Entonces queremos saber cuántos de esos pacientes estaban ahí. Entonces, idealmente, si lo miras, que es que tienes acné por migraña va a ser solo uno, esa es la respuesta. Bueno, veamos cómo Copilot usa la función countif para contar la función Is para llegar a esta solución en particular Por lo que va a utilizar la función countifs específicamente para poner estos dos padecimientos, específicamente para el diagnóstico y para la fecha de admisión Y con eso, tratará de proporcionarnos el resultado. misma manera, también puedes averiguar para algunos ifs dónde se usarán múltiples condiciones para finalmente llegar con la salida Dice que solo un paciente diagnosticado migraña fue ingresado en enero de 2025. Para que veas que ha llegado con el resultado correcto. Ahora mira a SIFS. En el caso de SIFS, lo que estamos pidiendo son las facturas pendientes para los pacientes, la factura pendiente para los pacientes que reciben Gioplastia Por lo que el tratamiento es el padecimiento NgioPlastyo. segunda condición es, que se admite el primero de enero de 2025. Entonces estas son las dos condiciones y la factura pendiente para eso fue de 12120 k Entonces, idealmente, esa debería ser la salida, que deberíamos estar obteniendo aquí mismo. esa debería ser la salida, que deberíamos estar obteniendo aquí mismo Así podemos ver la factura total pendiente para los pacientes que recibieron NGI más t donde admitn para enero primero fue de 120 K. Así es como Copilot hace uso de funciones complejas como SUMF y toques de conteo para resolver nuestros cálculos y proporcionarnos 44. Técnicas de entrada de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso del copiloto para hacer trabajo de entrada de datos también Entonces, si quieres agregar algún dato en particular en el conjunto de datos en el que estás trabajando, así también puedes hacer uso del copiloto allí Entonces digamos que este es el conjunto de datos específicamente, donde en la columna proveedor, queremos agregar los nombres de los proveedores o digamos que esto va a ser no aplicable, así que solo queremos agregar NA a esto. Entonces podemos hacer eso con la ayuda del copiloto también. Así podemos llenar la celda de entrada en columna de proveedor con NA. Por lo que ahora se va a analizar nuestro conjunto de datos y en base al cual verá la columna del proveedor específicamente, encontrando la celda vacía en ella e intentará reemplazarla con NA. Entonces ahora se puede ver que ha identificado eso y con esto, podemos seguir adelante y reemplazarlo por NA, y luego podemos ingresar cualquier tipo de dichos datos en nuestro conjunto de datos con la ayuda del copiloto. Um, 45. Uso de la validación de datos para una entrada de datos precisa: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos usar la validación de datos también en nuestros conjuntos de datos en Excel con la ayuda del copiloto La validación de datos realmente puede ayudar a identificar cierto tipo de datos que desea tener en un área específica del conjunto de datos. Veamos cómo podemos hacer esto. Por ejemplo, ahora mismo, digamos que esta es la columna, que tenemos nivel de stock. Queremos crear validación de datos en la que no queremos tener ningún valor que sea más de 500 o menor que cero en esta columna en particular. Entonces, cómo lo hacemos es que podemos destacar esta columna en particular y vamos a la validación de datos. Donde vamos a usar número entero y lo definimos como entre mínimo cero a máximo 500 y aplicamos. Lo que significa es que esta columna en particular no debe tener un valor superior a 500 o inferior a cero. Ahora si sigo adelante y pongo, digamos, cien aquí, me va a dar una regla de validación de datos que dice que esta celda debe contener un número entero 0-500 misma manera, si pongo un negativo, digamos 15, me da el mismo tipo de notificación. Entonces así es como se puede usar la validación de datos. Ahora bien, si quieres tomar ayuda de copiloto por lo mismo, puedes darle un baile de graduación para que te proporcione una fórmula o la forma de aplicar la validación de datos Por lo que sin duda puede investigar sobre eso y decirnos cómo podemos crear una regla de validación de datos para un número entero específico. Y luego podemos aplicar eso en nuestro conjunto de datos. Selecciona las celdas donde quieres aplicar, lo cual hemos hecho, ve a la pestaña Datos, y luego en la pestaña Datos, ir a validación de datos, allá, podemos permitir que se sostenga el número, y luego podemos configurarlo. Exactamente los mismos pasos que hicimos ahora mismo. De la misma manera, veamos otros datos. Digamos la columna de proveedores. Específicamente para esto, queremos crear una validación de datos donde queremos crear una lista. Y aquí vamos a poner una lista de todos los proveedores que hemos separado por coma Bien. Así, podemos crearlo y podemos aplicarlo. Ahora, identificarás un dato un desplegable, que te dará todas las opciones. Ahora puedes seleccionar y puedes cambiar de esta manera particular. Eso se puede hacer. Incluso para los nuevos conjuntos si quieres hacerlo, puedes aplicarlo de esta manera particular yendo por. Así es como hacemos uso de la validación de datos en nuestro conjunto de datos y también con la ayuda del copiloto, podemos aplicarlo en nuestros datos para generar insights a partir de 46. Actividad de práctica de técnicas de entrada de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos algunas de las actividades de entrada de datos que puedes hacer con tu conjunto de datos para ingresar datos que te gustaría analizar. Entonces, una vez que tengas el conjunto de datos, digamos que hay un par de cosas que queremos hacer. Uno va a estar llenando el código del producto por aquí. Entonces quieres rellenar el código del producto para que podamos rellenarlo puedes definir el formato en el que lo deseas. ¿Bien? Entonces hagámoslo primero. Entonces digamos que lo queremos de esta manera, el nombre de pila, y luego el prototipo. Así es como lo quieres. Entonces ahora lo que quieres es que en este mismo formato, quieras agregar todos los demás detalles. Entonces todo lo que tienes que hacer es que puedes hacer Control E. Cuando haces Control E, automáticamente, todo el formato se agrega por aquí, y solo puedes verificar dos veces si se ha hecho correctamente o no. Esta es una forma de ingresar datos, que puede ser realmente rápida. En segundo lugar, ingresemos los datos al final. Entonces aquí, digamos que quieres agregar un nuevo dato por completo. Entonces para eso, solo puedes seguir adelante y hacer Control D, aquí puedes agregar los datos. Digamos que este es el nuevo y el número de identificación del producto es este, y quieres agregar el código del producto. De nuevo, lo mismo, Control E agregará el código de producto por aquí. Así es como puedes ingresar datos al final. último es que hagamos la validación de datos de nivel de stock que quieres hacer para que solo puedas seleccionar el área, ir a validación de datos de datos. Aquí puedes definir. Ahora ya hemos hecho la validación de datos. Hagamos primero con un negativo para verificar si está funcionando correctamente o no. Está funcionando correctamente. Nos está dando que hay una regla aplicada de cero a mil. Intentemos eso también, podemos ver que hay una regla que está apareciendo. Esta es la rapidez con la que puede hacer entradas de datos en su conjunto de datos que necesita analizar para su trabajo. 47. Formato de datos en Excel: Hola, chicos. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos formatear los datos en nuestro conjunto en Excel con la ayuda del copiloto Digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando hoy. Entonces hay un par de cosas que queremos hacer aquí. El primero va a ser formatear la sección de cantidad, lo cual podemos hacer aquí. Puedes ir aquí específicamente y puedes cambiar eso. Tienes múltiples opciones ahí, podemos ponerlo a Control Control uno. Eso nos dará la opción de formatear esto. Digamos que queremos formatear esto como moneda y signos de dólar, lo tenemos ahora. Ahora lo siguiente es que también puedes hacer lo mismo con la ayuda del copiloto, donde puedes darle un prompt para formatear los valores en la columna de cantidad para agregar moneda I' voy a mirar nuestro conjunto de datos y en base al cual se va a aplicar, hacer esos cambios, que podemos aplicar al conjunto Entonces ahora se puede aplicar cual es E dos a e 16, lo cual se puede hacer. Tercero, digamos que queremos formatear la fila de encabezado. Estamos formateando, así que queremos que los datos se vean un poco más limpios y adecuados. Le estamos dando un prompt, que es formato a la fila del encabezado como negrita y establecer el color en azul de la fila del encabezado. Después haz que el color de la fuente sea blanco. Veamos cómo funciona esto. Sólo voy a mirar la fila de cabecera. Se va a poner en negrita y luego hacer que el fondo de también sea azul y el color del texto de la misma, el color de la fuente para que sea blanco. Y podemos aplicar. Ahora eso está hecho. Echemos un vistazo a otro. Podemos agregar bordes a la mesa en negro. Todas estas son indicaciones de formato que estamos dando al copiloto para que nuestros datos se vean un poco más limpios Entonces ahora podemos aplicar. Se ha agregado tabla de conocimiento. Bien. A continuación, lo que queremos hacer es que queremos ver específicamente para la columna de gastos, que tenemos la columna tipo que tenemos. Queremos demostrar el gasto como negativo, porque ese es el dinero que sale. Así que idealmente queremos verlo como una cantidad negativa. Entonces le estamos dando un prompt, que es donde el tipo es gasto. Convertir la cantidad a un negativo. Entonces veamos cómo hace eso. Yo Así que lo estamos llamando cantidad asignada y que podemos agregar aquí. Aunque se agrega el monto firmado, entonces lo que queremos hacer es que queremos sumar el monto firmado. Cualquiera que sea la cantidad asignada ahora, teniendo en cuenta que también hay gastos negativos. Sólo queremos hacer un resumen de todos estos. Si lo acabas de resaltar, puedes encontrar la suma aquí, que es 495 K. copiloto idalmente también debería darnos la misma salida Entonces 495 K, que vemos, Bien, que también puedes aplicar. Entonces tenemos nuestro total por aquí apareciendo Y luego, por último, digamos que queremos destacar los gastos en la cantidad firmada, que son menores a 5 mil. Entonces solo queremos mirar esos gastos que han sido menores a 5 mil, o digamos que lo estamos haciendo un poco más de 45 mil y ver Se va a mirar los montos y mirar particularmente los gastos específicos y ver qué gastos fueron menores a 45,000 y destacar Entonces veamos por aquí, este es el indicado. Este es el indicado. Por lo que ha resaltado que todos esos gastos son menores a 35 mil, 45 Así es como también podemos formatear fácilmente nuestros conjuntos de datos con la ayuda del copiloto en nuestros chicos de Excel 48. Actividad de técnicas de formación: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos algunas técnicas de formato que podemos aplicar en nuestro conjunto de datos en Excel, también con la ayuda de Fo Pilot. Entonces vamos a echarle un vistazo. Digamos que este es el conjunto de datos que tenemos y necesitamos trabajar en esto. Lo primero que queremos hacer es que queremos formatear todos los datos correctamente, para que podamos resaltar toda la información, y luego puedes hacer clic derecho en cualquier lugar. Simplemente puede hacer clic derecho en cualquiera de las columnas. Y cuando lo haces, se puede formatear esta manera particular. Eso se puede hacer. Entonces digamos que queremos formatear la columna de fecha, específicamente, quieres tenerla de una manera particular, puedes hacerlo también. Si es necesario, eso también se puede hacer. Ahora, aparte de esto, lo que podemos hacer es que podemos formatear las columnas de cantidad también por aquí para que podamos destacar eso. Y aquí podemos formatear las celdas. Entonces tienes la opción por aquí de elegir, digamos que queremos ponerlo en moneda De esta manera particular, hemos formateado el monto y la columna de presupuesto. Lo siguiente que podemos hacer es destacar los encabezados. Simplemente podemos seleccionar y podemos resaltar los encabezados de esta manera particular. Ahora hagamos algún tipo de formateo con la ayuda del copiloto Lo primero que queremos hacer es que queremos ver, digamos, donde el tipo es donante. Esta es la columna donante donde el tipo es donante, queremos que se destaque en verde claro. Veamos si el copiloto es capaz de hacerlo. Le estamos pidiendo que mire la columna tipo y mire los datos de donantes que se proporcionan y solo resaltarlos en verde claro. Veamos que es capaz de hacer eso. Y podemos aplicar. Ha ido adelante y lo ha hecho. Ahora, de la misma manera, digamos que estás dando otro formato que es donde estamos diciendo que donde el tipo es gasto. Vamos a resaltarlo por rojo claro. Lo mismo, estamos viendo la columna tipo y en eso estamos mirando la parte de gastos y queremos que se haga específicamente en rojo claro. Ahora se puede ver que ha ido adelante y lo ha hecho. Actualicemos la página una vez. Tenemos los datos en su lugar. Vamos a traer de vuelta al copiloto. Ahora, aparte de esto, digamos que queremos hacer también queremos ver dónde está el donante B. En la columna de donantes, donde el donante es el donante B, queremos destacar la cantidad en amarillo. Aquí está el donante B, aquí está el donante B, queremos destacar la cantidad. El monto es éste el que hay que destacar. Veamos si es capaz de rastrear eso. Se va a ver el mismo conjunto de datos. Mira la columna de donantes, identifica al donante B en eso y necesita resaltar la cantidad en su contra. Hay diferentes formas por las cuales puedes usar absolutamente copiloto para formatear tu conjunto de datos y hacerlo también Entonces nos está dando específicamente, los pasos de cómo hacerlo por aquí. Hagamos otro, que es el donante C. Estamos diciendo que donde el donante C ha donado ingresos en junio, Donante C ha donado ingresos en junio, específicamente, destacar la cantidad en Puede haber diferentes formas que puedes ver ahora con la ayuda del copiloto donde podemos formatear nuestro conjunto de datos, hacerlo mucho más legible, y luego puedes usarlo para analizar datos para sacar ideas que podemos usar para nuestro propio negocio. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo se puede utilizar el copiloto para diversas técnicas de formateo 49. Cómo mejorar la presentación de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a las sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos mejorar los datos también de nuestro conjunto de datos en nuestro Excel con la ayuda del copiloto Entonces veamos un par de cosas que podemos hacer aquí mismo. Entonces el primero va a ser, digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando. Entonces primero, necesitamos formatear el valor de mercado. ¿Bien? Entonces este es el valor de mercado específicamente a la moneda y el precio de compra también. Para estos dos, necesitamos formatear el valor de mercado en el formato de moneda correcto. ¿Bien? Entonces lo que podemos hacer es hacerlo con uno controlado y podemos elegir la moneda de aquí. Ahora tenemos el mercado, um, los valores están formateados a un formato de moneda. Lo segundo que podemos hacer es el formateo condicional. Entonces aquí puedes ver, con Excel, hay múltiples opciones de formato condicional proporcionadas como resaltar reglas de celda. Así se pueden establecer ciertas reglas, que pueden ser mayores que o entre iguales a los textos que contienen. Entonces, hay varias reglas que puede establecer en función cuales puede hacer mucho formato condicional de su conjunto de datos. Entonces también hay reglas superiores o inferiores. Por lo que estos también pueden ser útiles, que es como el 10% inferior que desea resaltar o el 10% superior que desea resaltar, por encima de la media, por debajo de la media. Esos también pueden ser formateados. Se les puede aplicar formato condicional. Barras de datos que puedes usar aquí mismo. Veremos cómo podemos usar estas también, escalas de color que puedes aplicar. Digamos que quieres aplicar escalas de color, lo que podemos hacer sobre estos valores específicamente, entonces también tienes conjuntos de iconos. Estos también se pueden usar en los conjuntos de datos, idealmente, hablando. Bien. Entonces si quieres crear una nueva regla tú mismo, puedes hacerlo también desde aquí y hay formas de eliminar las reglas también de áreas seleccionadas del conjunto de datos. Entonces estas son todas las opciones que obtienes ahora mismo. Ahora, hagamos algunas escalas de color que queremos hacer. Entonces digamos por el valor de mercado que tenemos, queremos hacer escalas de color. Queríamos aplicar escalas de color. Entonces ahora ha ido adelante y lo ha hecho mirando los datos. Entonces, por ejemplo, el dato más alto es este, así que eso está en verde, pero los más bajos están en papá. ¿Verdad? Ahora, de la misma manera, vamos a aplicar algunas barras de datos sobre el precio de compra. Entonces digamos que queremos aplicar barras de datos sobre esto. Entonces veamos cómo se ven realmente las barras de datos. Entonces aquí, puedes aplicar las barras de datos. Relleno sólido o relleno degradado, puede elegir según sus requisitos. Entonces digamos que quieres hacer azul claro, va a ser de esta manera particular. Entonces ahora puedes ver cómo va a funcionar, ¿de acuerdo? Entonces la cantidad más alta va a ser de esta manera particular que podamos aplicar. Veamos qué tan diferente va a ser si lo estamos haciendo digamos que estamos haciendo barras de datos con relleno sólido. Relleno sólido, digamos verde. Entonces de esta manera, puedes configurarlo. Entonces así es como puedes hacer que tus datos vean mucho más efectivos cuando estás analizando, cuando intentas que los datos sean mucho más precisos para tu audiencia. Ahora veamos un par de cosas más que podemos hacer con la ayuda del copiloto, que es aplicar barras de datos a los ingresos por alquiler. Digamos que ahora quiero hacer la misma barra de datos, pero con la ayuda del copiloto Entonces voy a dar ese aviso en particular veamos si el copiloto es capaz de identificar eso. Para los ingresos por renta, quiero que se apliquen barras de datos. Entonces ese es el requisito básico. Idealmente debería ser capaz de entender el conjunto de datos, identificar cuál es la columna de ingresos por alquiler, y luego sobre eso va a aplicar las barras de datos personalizadas a. Como pueden ver, lo ha podido hacer. Por lo que los datos bas se aplican a los ingresos por renta también. De la misma manera, digamos que queremos hacer otra que es resaltar el valor de mercado de los cinco últimos. En valor de mercado, queremos identificar los cinco últimos, como estábamos viendo en formato condicional, donde podríamos hacerlo manualmente. Esto es algo con lo que el copiloto puede ayudarnos. En valor de mercado, queremos identificar los cinco últimos. Vamos a aplicar. Se han identificado los cinco últimos. Este, este, este, y este último cinco están en rojo. Y por último, formateemos las columnas de tamaño. Estas son las columnas de tamaño, nos gustaría que también se formatearan de la manera correcta, que es metro cuadrado Veamos que es capaz de hacer eso también o no. Idalmente debería mirar las columnas de tamaño, Intify los valores no están formateados correctamente, y agregar ese metro cuadrado específicamente a cada una Esa es la expectativa. Veamos si copiloto es capaz de aplicar eso en el conjunto Así es como básicamente vamos a hacer que nuestros datos se vean mucho mejor y solo mejora todos los datos que estamos tratando analizar aquí y nos brinda mejores ideas. Entonces ahora puedes ver que tiene capacidad de aplicar eso también a nuestro conjunto de datos. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cómo estamos haciendo uso del copiloto en los datos de Excel para hacerlo mucho más efectivo 50. Creación de tablas dinámicas básicas en Excel: Hola, sí. Bienvenidos a las sesiones. En esta sesión, veremos cómo podemos crear tablas dinámicas también en Excel. Y también, veamos cómo podemos usar piloto C en esto. Entonces para eso, podemos entrar en el conjunto de datos. Entonces digamos que este es nuestro conjunto de datos en el que estamos trabajando. Y ahora queremos insertar tabla dinámica, para lo cual podemos resaltar primero todo el conjunto de datos, y luego podemos insertar. Lo primero que obtienes es mesa pivotante por aquí, que te dará la opción. Entonces ahora puedes ver que te da múltiples pivotes ya creados Analizará el conjunto de datos en función cual le brinda ciertas opciones entre las que puede seleccionar. Entonces ahora, es tu elección. Si quieres seleccionar alguno de estos o quieres hacer uno nuevo por completo, también puedes hacerlo. Entonces de esta manera particular, digamos que queremos hacer esto en una nueva hoja por completo. Entonces ahora tenemos todo por aquí. Entonces ahora puedes comenzar a analizar. Entonces digamos que tienes dirección de propiedad, que va a estar ahí en la columna Rose, que puedes poner aquí, o digamos que queremos poner primero el tipo de propiedad. ¿Cuáles son los tipos de propiedad? Bien. Y queremos saber cuál es el precio de compra o valor de mercado de estos para que podamos ponerlo aquí. Entonces llegamos a ver la suma del valor de mercado aquí mismo. Bien. De la misma manera, ahora puedes seguir adelante y hacer otros cambios. Digamos que para las direcciones de propiedad, desea ver específicamente las direcciones de propiedad están en las filas, y ahora desea ver su tamaño también. Entonces podemos poner eso en valores para entender exactamente el tamaño de la propiedad. Bien. Entonces de esta manera, podemos seguir adelante y mezclar y hacer coincidir el conjunto de datos nosotros mismos y luego usarlo según nuestro requerimiento. Entonces aquí puedes ver, podemos ver los ingresos por alquiler para cada dirección de propiedad también , cómo va a ser. Entonces, usar la tabla dinámica realmente ayuda a analizar los datos, obtener información realmente rápida. Ahora lo mismo manual, lo que hacemos aquí se puede hacer con la ayuda del copiloto también, donde podemos pedirle que cree una tabla dinámica que resuma el valor de mercado por tipo de propiedad Veamos cómo va a pasar eso. Solo vamos a mirar nuestro conjunto de datos, tratar de crear una tabla dinámica basada en él, y el requisito es que necesite resumir el valor de mercado en función de los tipos de propiedad Se proporcionan diversos tipos de propiedades en los que va a aportar el valor de mercado. Echemos un vistazo a eso. Como puede ver, está analizando el conjunto de datos en estos momentos. Y nos va a dar la información. Lo va a segmentar por tipos de propiedad. Entonces tenemos villa de departamento Casa independiente, duplex, lo va a segmentar por eso, para cada uno de los tipos de propiedad, nos va a dar cual es el valor de mercado? Resumirlo. Va a sumar todos ellos juntos y decirnos dónde está el valor de mercado más para un tipo de propiedad específico. Entonces puedes ver que esto va a ser muy útil porque las tablas dinámicas realmente ayudan a analizar los datos en un formato mucho mejor. Entonces aquí podemos ver por aquí, no se nos da ningún dato, pero así es como podemos hacer uso de tabla pivotante de cara al futuro en nuestro Excel y con la ayuda del copiloto 51. Actividad de formato avanzado: Hola, sí. Bienvenidos a estas sesiones. En esta sesión, veremos algunas actividades de formateo que puedes hacer en tu conjunto de datos en Excel con la ayuda de copilot. Echemos un vistazo a eso. Digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando. Lo primero que queremos hacer es que queremos formatear el precio de mercado, el precio de compra, específicamente los ingresos por alquiler en el formato de moneda normal. Entonces podemos pedirle al copiloto que haga eso por nosotros esta vez. Va a mirar el conjunto de datos y en función del cual lo va a formatear para nosotros. La otra forma es que también puedes hacerlo manualmente con las herramientas específicas de Excel que puedes usar y puedes hacerlo también. Veamos cómo el copiloto es capaz de hacer esto. Esto es realmente útil porque una vez que somos capaces de hacer estos formatos de validación de datos de nuestro conjunto de datos, entonces los datos se ven mucho más comprensibles y somos capaces de analizar los datos mejor, obtener mejores conocimientos de ellos. Como puedes ver ahora mismo, está resaltando el área, y ahora podemos aplicar et's refrescar la página una vez más. Vamos a dar el aviso una vez más. Sólo tenemos que esperar a que la herramienta vuelva de nuevo. A veces también hay un retraso en la herramienta, por lo que es incapaz de obtener los datos, identificarlos y luego aplicar sus acciones Solo necesitamos reiniciar la herramienta, la hoja de Excel, posiblemente, y eso ayuda a obtener la salida correcta. Veamos cómo es capaz de identificar primero los datos y luego formatear las columnas específicas. Se han resaltado los datos. Y ahora podemos aplicar. Se ha añadido el formateado en moneda. Vamos a seguir adelante. Otra que queremos hacer es en la columna de valor de mercado, queremos destacar aquellas propiedades que son top 10%. Se necesita identificar cuáles son los 10% altos del lote y luego resaltarlos. Específicamente esta columna en la que estamos trabajando, queremos que identifique el 10% superior en esta. Esto puede llevar mucho tiempo cuando se hace manualmente. Si tenemos que hacer esto manualmente, tendremos que seguir adelante y ordenar los datos primero en orden descendente a ascendente, luego identificar cuál es el 10% del lote total. Todo eso puede llevar algún tiempo, mientras que aquí con la ayuda del copiloto, puedes hacerlo fácilmente Vamos a verlo. Se ha identificado que el 10% superior es éste. A continuación, lo que queremos aplicar es veamos una regla de validación de datos que desea aplicar, específicamente para el tipo de propiedad. Ahora en su mayoría, tratamos de hacer validación de datos manualmente nosotros mismos, que podemos hacer viniendo a los datos, y aquí tenemos la validación de datos, lo cual podemos hacer. Veamos si podemos hacer uso del copiloto para hacer eso por nosotros. Nos gustaría que se hiciera lo mismo a través del copiloto automáticamente con la ayuda de un prompt Hemos dado el prompt como crear una lista de validación de datos en la columna de tipo de propiedad para permitir solo departamento, villa, cabaña, duple, casa independiente, casa fila en la lista Solo queremos que se cree una validación de datos. Como pueden ver, nos está dando salida. No puedo evitar con esto. Entonces en tales casos, a veces copiloto te proporciona los pasos que puedes aplicar manualmente y hacer eso Aquí puedes ver que también nos ha dado los pasos, cómo podemos hacerlo. Para que podamos venir aquí. Podemos ir a validación de datos Podemos elegir lista, y aquí es donde podemos agregar todo el asunto. A partir de aquí, podemos hacer eso. Podemos agregarlos una vez más, digamos departamento. Entonces ahora se puede ver que ha llegado por aquí. Así es como podemos aplicar la validación de datos. Veamos otra validación de datos si es capaz de hacer eso, donde queremos crear una regla de validación de datos para permitir solo los números positivos en la columna de ingresos por alquiler. Entonces, todos los números positivos que necesita para proporcionar. Así que la mayoría de las veces, copiloto enfrenta problemas con los prompts de validación de datos, por lo que es una opción mucho más rápida es que lo hagamos manualmente con las herramientas proporcionadas Nuevamente, ha llegado con la salida que no puedo evitar con esto. Vamos a movernos con otro. ¿Hay algún error actual? Queremos ver si hay algún error actual en el conjunto de datos. Entonces aquí también, supongo que no se podrá ver mucha salida porque la tasa de validación no ha sido realizada por la herramienta. Pidiéndonos más información ahí. Intentemos otro en el que queramos resumir el valor total de mercado y el precio total de compra en una tabla dinámica Veamos si copiloto es capaz crear la tabla pivotante para nosotros. Intentemos otro, que va a estar creando una tabla dinámica que resume el alquiler total Como puede ver, puede haber ciertos problemas que podrían suceder, pero de lo contrario, el copiloto es capaz de aplicar muchas funciones Como vimos anteriormente también, lo que realmente ayuda a analizar los datos y luego obtener mejores insights que podemos usar para nuestro negocio. 52. Sugerencias de ingeniería para Excel Copilot: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, hablaremos sobre las indicaciones de ingeniería, que debemos hacer para el copiloto de Excel Entonces, cuando estamos buscando diseñar las indicaciones, debemos tener en cuenta un par de cosas Entonces las ideas clave serían que antes que nada, los prompts que le vas a dar al copiloto no necesitan ser ambiguos Tenemos que evitar la ambigüedad tanto como podamos. En segundo lugar, tenemos que asegurarnos de que tenemos un objetivo claro de cuál es el resultado que estamos buscando. Eso tiene que quedar claro en nuestra pronta. Tercero, necesitamos proporcionar un contexto en nuestro prompt, exactamente cuál es el contexto detrás la información de fondo en base a la cual vamos a hacer la pregunta, la salida, que estamos buscando. También vamos a definir nuestras expectativas. ¿Qué tipo de respuesta, cómo queremos que sea la respuesta? Eso tiene que definirse claramente en el prompt. Y por último, tenemos que asegurarnos de que no estamos dando un prompt donde estamos haciendo copiloto para asumir Entonces tenemos que darle información concreta, información detallada a la herramienta. Entonces solo podemos esperar un resultado adecuado o una respuesta de la herramienta. Veamos esto en realidad cómo va a ser. Digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando. Ahora aquí si sólo le doy un aviso, algo así. Resumir los datos. ¿Bien? Resumir datos va a ser un prompt muy vago que estamos dando al conjunto de No estamos definiendo ¿qué queremos resumir exactamente ? ¿Qué tipo de datos, qué información queremos que nos dé una salida? Eso puede ser un poco complicado para el copiloto, obviamente, lo que estamos tratando de hacer que haga es asumir muchas cosas y nos puede dar cualquier tipo de información como salida Más bien, cada vez que estamos definiendo un prompt, necesitamos dividirlo en cuatro categorías, que va a ser lo que especifique contexto y formato. ¿Qué es donde vamos a resumir lo que queremos que haga? No necesita resumir, crear, formatear, ordenar, filtrar, calcular lista Lo que queramos que haga, eso tiene que ser dado en la sección W. Especificar es, necesitamos especificar el contexto en que sección particular, rango, columna, fila, tabla que necesitamos especificar aquí, y luego el contexto que tenemos que dar. Tenemos que dar el contexto a partir de la información de fondo que estamos proporcionando en base a la cual estamos buscando la salida. El último va a ser formato. ¿En qué formato quieres que salga la salida? En un formato de tabla, en un gráfico gráfico o un formato de lista, cómo quieres que salga la salida, eso también necesita definirse aquí. Ahora bien, si nos fijamos en este ejemplo, estamos diciendo que resuman los datos en la tabla de resultados por lotes listando el número total de lotes que pasaron o fallaron en cada etapa de inspección y presentar el resumen en una tabla dinámica Estamos cubriendo los cuatro aspectos, agrupados por edad de inspección con un desglose de los resultados. Es así como debería estar una estructura pronta donde estos cuatro componentes forman parte de ella, y así es como la herramienta entiende nuestra consulta con mucha más claridad y es capaz de proporcionar el resultado deseado. Espero que esto tenga sentido. Espero que entiendas ahora cuáles son las cosas que debemos tener en cuenta mientras ingeniería nos pide a nuestro copiloto. 53. Técnicas avanzadas de ingeniería de instrucciones: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos aplicar algunas indicaciones avanzadas también para sacar datos de nuestro conjunto de datos en Excel con la ayuda de copilot La intención es cuando empezamos a construir un buen prompt. Estos son algunos fundamentos de un buen baile de graduación que debemos tener en cuenta, primero va a ser el baile de graduación tiene que ser muy claro y específico exactamente cuál es cuál es la salida que estás buscando de la herramienta. Segundo, el objetivo tiene que ser muy claro, que se tiene que proporcionar en el propio prompt, y hay que aclarar las expectativas. Eso ¿cuál es la expectativa fuera de la herramienta? ¿Qué tipo de respuesta buscas? Entonces se tiene que especificar el formato. ¿En qué formato lo quieres? ¿Quieres que esté en formato de lista o en formato tableau? Eso tiene que definirse claramente. Entonces tenemos que mantener el prompt lo más simple posible. Se vuelve aún más fácil para la herramienta darnos la salida correcta. Entonces veamos esto en la práctica cómo va a ser esto. Digamos que este es el conjunto de datos que tenemos ahora mismo. Ahora, lo que podemos hacer aquí es, nuevo, como vimos en el video anterior, podemos crear una estructura diferente que va a ser lo especifique contexto y formato con el que se puede construir todo el prompt. Ahora la primera opción es que simplemente podemos dar este aviso en particular, que es decirme sobre los bienes fallidos durante la primera etapa y el tipo de defecto. Por lo que necesitamos averiguar los bienes fallidos que se encuentra en esta columna, durante la primera etapa. La primera etapa específicamente también se contará aquí. Ahora y el tipo de defecto es éste. Básicamente, requerimos la salida de estas tres columnas. Ahora bien, la herramienta copiloto podría ser capaz de proporcionar la información, pero una mejor manera de hacerlo es que hagamos el baile de graduación en base a esta estructuración En donde damos el contexto. El contexto sería que los productos fallidos, etapa de montaje es lo que estamos buscando. Defectos de rayado es lo que estamos buscando, y luego se especifica el rango. Estamos buscando los ID de lote específicamente, y quieres que esté en el formato también que puedas definir y lo que quieres. ¿Quieres que lo enumeren o lo resuman que necesitamos definir Así, si estructuras tu prompt, eso es un poco más claro para la herramienta y es capaz de darnos la mejor salida. Ahora ves que estamos diciendo resumir el ID del producto. Eso falló durante la etapa de montaje. Es etapa de montaje y se falla, donde el defecto es rasguño superficial. Ahora estamos dando detalles de las tres columnas, idealmente, y con eso, estamos buscando una salida Esta es la idea detrás de construir un mejor prompt, creando un prompt de nivel avanzado, que nos dará la salida correcta, la salida deseada de los dos. 54. Actividad de escritura de indicaciones básicas: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos escribir algunas indicaciones básicas para copilotar y obtener salidas en base Vamos a verlo en un conjunto de datos específico, diferentes tipos de prompts y ver cómo copiloto es capaz de afrontarlo y proporcionarnos la respuesta basada en Entonces, una vez que estás en el conjunto de datos, hay diferentes tipos de proms Digamos que este es el conjunto que estamos trabajando ahora mismo. Y lo primero que queremos entender es qué tipo de tareas puede hacer el copiloto que hará, uh, el control de calidad Bien. Así que aquí, solo estamos preguntando y entendiendo cuáles son las capacidades de la herramienta copiloto para el conjunto de datos específicamente. Por lo que queremos saber de qué nos puede dar información. ¿Bien? Por lo que esto puede implicar varias cosas análisis de los datos, lo cual se puede hacer. Entonces en base a lo cual solo queremos ver los alcances de la herramienta, cuáles son las cosas que es capaz de hacer. Ahora bien, si ves aquí, un par de cosas que ya sabemos qué copiloto puede hacer, que va a ser identificar lotes fallidos, resumir los resultados de inspección con base en este conjunto de datos, resumir los resultados de inspección con base específicamente, visualizar tendencias de calidad, analizar rendimiento del inspector, realizar un seguimiento Se trata de ciertas capacidades de la propia herramienta, que nos está sugiriendo aquí mismo. Como puedes ver, unos cuantos más crean gráficos, spot pattern, resumen los tamaños de muestra, todas estas cosas es la capacidad de copiloto basado en el conjunto de datos que hemos dado Ahora veamos ejemplos similares. Lo que queremos es que pueda resumir el resultado por ID de lote. Entonces el resultado está aquí y queremos resumirlo por ID de lote Veamos si es capaz de hacer eso. Se va a mirar nuestro conjunto de datos y en función del cual se va a resumir Este es un prompt sencillo que hemos dado con dos factores en donde van a mirar la columna de resultado y la columna de ID de lote Ahora se puede ver que ha ido adelante y hecho de esta manera particular, podemos expandirlo también adecuadamente. Así es como nos está dando la salida. Si quieres, podemos insertar eso en una nueva hoja también. Veamos algo diferente donde le estamos pidiendo al copiloto cree un gráfico de barras que muestre el recuento de cada tipo de defecto en el conjunto El tipo de defecto es este. Queríamos crear un gráfico de barras basado en eso. Con estas indicaciones, solo estamos tratando de ver la capacidad de la herramienta, entender cómo está analizando los datos Además, estamos tratando de evaluar diferentes tipos de indicaciones que también podemos usar con Coplot En este momento ha identificado los datos, por lo que debería poder realizar la acción necesaria por aquí. Por lo que estamos buscando específicamente un gráfico de barras. Veamos que es capaz de hacerlo o no. Como puede ver, la herramienta se toma su propio tiempo para analizar los datos y luego construir la salida. Muchas veces, llegamos a ver que la herramienta no es capaz de proporcionar los resultados deseados. Eso es lo que está pasando de nuevo aquí, sólo tenemos que intentarlo una vez más, tal vez en algún momento después Veamos otro en el que solo queríamos identificar cualquier tendencia entre los métodos de muestreo utilizados y los resultados de los lotes. Queríamos observar columna del método de muestreo y la sección de resultados e identificar una tendencia. No es capaz de identificar ninguna tendencia en este momento. Um, así que veamos un prompt más donde quisiéramos que genere un reporte que resuma el tamaño promedio de la muestra El tamaño de la muestra se da para cada tipo de defecto y agrupa los datos por paso del proceso. Ahora aquí, hay tres columnas distintas que queremos tomar en consideración. A partir de lo cual se supone que nos va a dar la salida. Así, podemos dar varias indicaciones a la herramienta de copiloto para obtener los resultados deseados en base a nuestro 55. Escribir indicaciones efectivas: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos algunos otros ejemplos de cómo podemos escribir prompts efectivos para nuestro conjunto de datos en Excel para P pit Entonces, una vez que estamos en el conjunto de datos, este es un nuevo conjunto de datos en el que estamos trabajando. Digamos que para este específicamente, lo que tenemos aquí son los ID de los clientes, la fecha de la encuesta, las calificaciones, los comentarios de retroalimentación, puntuación de sentimiento y las palabras clave Bien. Entonces ahora lo que queremos que haga es resumir la calificación promedio de todos los comentarios de los clientes que obtuvimos en el mes de febrero Entonces, idealmente, lo que hay que mirar son las calificaciones, que está en esta columna, específicamente para febrero, que es esta y promediar la calificación para nosotros. Entonces eso es lo que estamos viendo, y verificaremos esto también manualmente para entender si la salida dada por copiloto era correcta o no Entonces esta es otra forma en la que, de nuevo, si ves que estamos dando el contexto, estamos dando el rango, estamos dando el contexto, estamos diciendo qué hacer y el formato también es resumir lo que le pedimos que nos proporcionara Por lo que debería poder darnos la salida deseada. Veamos cómo va a hacer eso. Entonces, idealmente, lo que necesita hacer es identificar las calificaciones de comentarios de los clientes de febrero y luego promediarlas y darnos una salida. Esa debería ser la solución correcta, pero veamos cómo el copiloto es capaz de hacer eso La intención de hacer esto es que estamos dando diferentes tipos de proms al conjunto ata para que sea capaz de identificar problemas y darnos la información aquí mismo En este punto, no es capaz de hacer eso. Si lo hacemos manualmente, podemos ver que podemos obtener un promedio por aquí, que es de 3.11 Probemos con otro ejemplo en el que intentaremos ver si el copiloto es capaz de proporcionarnos la salida Vamos a analizar el puntaje de sentimiento y categorizar los comentarios como positivos, neutrales o negativos Se necesita mirar el puntaje de sentimiento y luego identificar cuáles son positivos, cuáles son negativos, cuáles son neutrales Veamos si es capaz de hacer ésta. Necesita mirar la columna de puntuación de sentimiento. Es capaz de identificar el conjunto de datos, pero luego en el primer baile de graduación, no fue capaz de darnos la salida, así que estamos intentando con una salida diferente y ver si es capaz de hacer eso. Entonces la intención está por aquí que vamos a ver aplicar diferentes prompts en copiloto, analizar nuestro conjunto manera diferente para que obtengamos los insights de él, que luego podemos usar en nuestro negocio Entonces queremos ver la capacidad de la herramienta copiloto, cómo es capaz de averiguar la información Entonces, lo que vamos a hacer es de esta manera particular, va a utilizar indicaciones efectivas correctas para su herramienta de copiloto y luego obtener los conocimientos del conjunto de datos 56. Evaluación del desempeño por indicaciones: Hola, sí. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, queríamos ver cómo podemos evaluar nuestro desempeño de prompts. Entonces, las indicaciones que estamos dando al copiloto para analizar nuestro conjunto de datos, también necesitamos analizar y comprender, evaluar qué tan bueno es el prompt y qué tipo de cómo podemos mejorarlo Podemos mejorar el baile de graduación para obtener los resultados más deseados. Entonces para esto, echemos un vistazo a un conjunto de datos. Entonces digamos que este es el conjunto de datos que tenemos ahora mismo y seguimos adelante y le damos un prompt específico, primer lugar, entonces en donde decimos resumir el porcentaje de finalización entre departamentos Derecha. Bien, entonces ahora aquí, en esto, particularmente si miras los datos, hay nombre de la tarea, fecha de inicio, y fecha, duración, dependencias, personas responsable y estado RAC, Entonces sobre esto, idealmente, porcentaje de finalización es algo que es difícil calcular a partir de esto, ¿verdad? Entonces, darle un aviso como este es que es un poco vago para el copiloto también identificar cómo va a hacerlo Y lo más probable es que nos va a dar una salida que depende de otros conjuntos de datos, va a proporcionar eso. ¿Bien? Entonces aquí, los datos contienen columna de responsable personal, pero no existe una columna de departamento exclusiva. Eso también nos está dando para resumir el porcentaje de finalización entre departamentos, un mapeo entre cada persona requiere un mapeo entre cada persona y el departamento Por lo que se puede ver que el prompt en sí no es lo suficientemente bueno, razón por la cual no es capaz de proporcionar la salida correcta. Ahora bien, en tales casos, lo que tenemos que hacer es obviamente tenemos que hacer que el prompt sea un poco más específico para el conjunto que sea capaz de reducir esa información en particular para nosotros. ¿Bien? Uh Aparte de eso, también puedes probar el prompt con otros prompts, en donde simplemente puedes preguntar, donde están mis datos Entonces lo que básicamente hará copiloto para identificar el conjunto de datos específicamente y darnos una salida Esto verifica que el copiloto básicamente esté funcionando. Claramente, aquí nos está dando la salida clara. Tu dataset está en la hoja de tabla uno en el rango a 12g 60 Por lo que lo ha identificado claramente. De esta manera, entendemos que la efectividad del prompt está ahí. Ahora, para mejorarlo, lo que también puedes hacer es posiblemente insertar una tabla en el conjunto de datos. Eso también se puede hacer. De esta manera particular. Y si es necesario, para solucionar estas áreas donde digamos que el prompt no está funcionando muy bien para nosotros, solo podemos cerrar el archivo y luego podemos volver a abrir la hoja de Excel específicamente en la que estamos trabajando Es así como posiblemente podamos ir y evaluar un desempeño de prompts en diferentes aspectos, y luego tratamos de mejorarlo La idea es mejorarla dando qué, contexto, información específica. Cuanta más información le estemos dando al prompt, más mejores resultados vamos a obtener del prompt. 57. Cómo optimizar las indicaciones para obtener mejores resultados: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos optimizar nuestros proms para obtener mejores resultados en un conjunto de datos donde estamos aplicando el copiloto Ahora bien, puede haber una especie de escenarios en los que estemos aplicando estos proms y necesitamos obtener mejores resultados de ello Por eso se vuelve importante para nosotros optimizar nuestros proms siempre que sea posible. Entonces vamos a echarle un vistazo. Digamos que este es el conjunto de datos que tenemos para el primero que queremos ver es enumerar todas las tareas que están atrasadas. Entonces queremos que el copiloto analice los datos y vea cuáles son todas las tareas atrasadas, que se basa en el estado de RAC Entonces el estatus RAC, donde sea que sea rojo, podemos decir que esos son específicamente tarea atrasada, pero eso es lo que necesita el copiloto para resolverse Entonces ha ido adelante y lo ha hecho. Como, por ejemplo, la optimización SE. Esto es rojo y migración de bases de datos. Lo cual es absolutamente correcto. Eso lo ha hecho. Bien. Seamos un poco más específicos aquí en donde lo pedimos nos ha dado la salida, pero aún así le estamos pidiendo que enumere todas las tareas que están atrasadas, incluyendo dependencias de tareas, que queremos de esta columna y la persona responsable Bien. Entonces ahora veamos si es capaz de elegir esos también o no. Entonces nos está dando los pasos por aquí. Entonces dependencias de tareas, ha dado diseño de sitios web, rediseño y la persona responsable, que también ha salido, lo cual es realmente genial Ahora, digamos que queremos aplicarle un color particular, así podemos aplicar un resaltado rojo, verde, amarillo al estado RAG Aquí queremos aplicar esto. Básicamente, estamos tratando de optimizar los prompts para ver dónde va a necesitar más detalles y en otros lugares donde pueda ser sencillo Nos está dando esas opciones, así que podemos aplicar fácilmente Ahora, si ves que no ha salido adelante y aplicado eso para Amber. Entonces para Amber, específicamente, podemos darle un prompt, resaltar todas las celdas. Así es como estás optimizando el prompt. Dondequiera que se esté perdiendo cosas, tendremos que dar esas indicaciones adicionales para obtener esos resultados. Ahora debería poder seguir adelante y llenar todos los detalles. Es así como vamos a optimizar nuestros prompts para obtener mejores resultados, como puedes ver, para que obtengamos la salida deseada Muchas veces el prompt puede ser incompleto y no lo suficientemente específico o puede ser genérico vago también, y por lo cual no estamos obteniendo la salida deseada Entonces en tales casos, tenemos que optimizarlo. Tenemos que mejorarlo, RepMPTdar más contexto y detalles, y luego podemos esperar obtener los 58. Evaluación de la actividad de ejecución rápida: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos evaluar el desempeño del baile haciendo múltiples actividades relacionadas con el conjunto de datos y dando esas indicaciones al conjunto de datos para analizar cómo se están desempeñando los prompts y qué tipo de salida nos está proporcionando Digamos que este es un conjunto de datos en el que estamos trabajando y ahora queremos seguir adelante y construir, digamos, el primer gráfico de pandillas. El diagrama de pandillas que queremos crear aquí es para visualizar la fecha de inicio y finalización de cada tarea y enumerar junto con la duración y las dependencias de la tarea Queríamos crear una carta de pandillas. Ahora, idealmente la herramienta copiloto debería poder crear eso, pero puede haber ciertas limitaciones y en tales casos, un copiloto puede darnos los pasos para hacerlo nosotros mismos manualmente Como puede ver en estos momentos está diciendo que no pude generar, pero puede refinar su solicitud y verificar otros detalles. Entonces lo que podemos hacer es mirar los pasos manuales a hacer. La otra cosa que podemos hacer aquí es que podemos pedirle al copiloto que evalúe la integridad del conjunto de datos del gráfico Gan e identifique las dependencias de tareas faltantes o imprecisiones Aquí, queremos ver varios datos faltantes específicos si está bien, e identificar esas dependencias de tareas faltantes en el conjunto de datos es lo que estamos viendo si copiloto es capaz de resaltar, es capaz de resaltar en el conjunto de datos, entender esa cosa, y luego podemos obtener la Entonces aquí, el copiloto nos está dando la salida hasta cierto punto, en donde las dependencias son una salida que se ha proporcionado aquí mismo de esta manera particular Ahora veamos si es capaz de resaltar la dependencia de la tarea, falta tarea. Entonces aquí, falta una tarea. Entonces solo queríamos identificar eso. Entonces veamos si es capaz de hacerlo. Entonces la idea es que estamos probando nuestras indicaciones, las indicaciones del copiloto en el conjunto de datos y viendo qué tipo de salida es capaz de proporcionarnos Ahora nos está diciendo dónde exactamente. Digamos que estamos diciendo que tiene que ser en la dependencia destacar reglas donde un dándonos todas las opciones. Estamos diciendo por dependencia específicamente. Al menos que ha sido capaz de identificar y dándonos las opciones para seguir adelante. Supongo que sería capaz de hacer eso. Sí, lo ha identificado y podemos aplicar. Ahora bien, si nos fijamos en pedirle que agregue una columna, ahora le vamos a pedir que agregue una columna para comparar la fecha de inicio, fecha de finalización, compare el resultado con la columna de duración para identificar dependencias Básicamente, queríamos crear una nueva columna donde pudiera comparar la fecha de inicio e inicio y la fecha de finalización y comparar el resultado de la columna de duración. Resultado de la columna de duración para identificar dependencias. Se va a crear una comprobación de dependencia. Entonces ha ido adelante y lo ha hecho. Así que la duración coincide, Bien, que ha producido por aquí. Así que la duración coincide, lo cual está absolutamente bien. Ahora lo que queremos es identificar cualquier tarea superpuesta. Si hay alguna tarea que se superponga específicamente y sugiera ajustes para evitar conflictos de programación. Si hay alguna tarea que se superponga al mirar el nombre de la tarea, aquí, hay algunas tareas superpuestas como puede ver aquí. Esto es lo que queremos que el copiloto identifique y nos diga y sugiera cualquier ajuste que se pueda hacer para evitar los conflictos de programación Ahora bien, esto no ha podido proporcionarnos. Como puedes ver, habrá mucho ida y vuelta, lo que va a suceder con la herramienta mientras trabajas con ella en el conjunto de datos. Tenemos que seguir improvisando con nuestro prompt e intentar darle mejor pronta, que pueda ejecutar Vamos a darle un simple baile de graduación. Digamos que proporcione una lista de tareas superpuestas. Sólo quiero ver una lista de tareas superpuestas, lo que parece un prompt mucho más sencillo que le estamos dando ahora. Idalmente debería poder darnos el escritor. Entonces aquí se puede ver específicamente, por lo que se ha podido ver la tarea por aquí. Se ha creado la lista. Ahora vamos a preguntar uno diferente, que va a estar generando un reporte que muestre asignaciones personales para tareas marcadas como rojas en el estado Rg y sugerir una programación alternativa o recurso adicional necesario Ahora bien, esto puede ser demasiadas cosas que se esperan de la herramienta. Al igual que queremos darle sugerencias sobre programación alternativa, fuentes adicionales, recursos, información. Entonces hay múltiples cosas que estamos esperando que mire en función de las condiciones proporcionadas. ¿Bien? Por lo que estamos buscando específicamente tarea marcada como roja. Ahora se dice para generar el reporte, debe enumerar el personal asignado a estas tareas. Por último, lo que queremos que haga también es crear un sistema de actualización dinámica o un mecanismo en el conjunto de datos del gráfico Gan que ajuste automáticamente las duraciones y dependencias de las tareas en función de las entradas de datos en tiempo real Ahora queremos que también cree un sistema de actualización o un mecanismo que pueda ayudar a ajustar automáticamente las dependencias de duraciones de tareas, en función de las entradas de datos en tiempo real cuando hacemos eso Recalculamos. Nos está dando el proceso. Nos está dando el proceso que se puede hacer recalculando las duraciones de las tareas cada vez que se ingresan nuevas fechas de inicio y finalización Puedes ver ahora así es como vamos a evaluar rendimiento de nuestros prompts en cualquiera de los conjuntos de datos que estamos trabajando con Copilot que probar diferentes bailes para ver cuáles nos están dando la salida de ruta, salida escritura, y cuáles no Entonces necesitamos improvisar, cambiar esos bailes tanto como podamos para obtener los resultados deseados 59. Introducción a la limpieza y procesamiento de datos con Copilot en Excel: Hola, chicos. Bienvenido a esta sesión de limpieza y procesamiento de datos con copiloto en Excel En esta sección, vamos a aprender un par de cosas. Pero en el primer módulo, estaremos aprendiendo a detectar errores comunes de datos que pueden descarrilar su análisis y descubrir cómo corregirlos usando copiloto en Excel Trabajaremos a través de ejemplos prácticos, estudios de casos y actividades prácticas que demuestren cómo aclarar sus datos abordando estos errores al principio del proceso. A continuación en el Módulo dos, hablaremos sobre el manejo valores faltantes y duplicados. Aquí dominarás las técnicas para identificar y abordar los valores faltantes, eliminar duplicados y aplicar estrategias de imputación tanto manuales como automatizadas imputación Estas habilidades son cruciales para garantizar que sus datos sean completos, consistentes y libres de redundancias que puedan sesgar sus resultados En el Módulo tres, exploraremos conversión y estandarización de tipos de datos Aprenderá a convertir datos en los formatos apropiados para su análisis, datos estandarizados para mantener consistencia en sus conjuntos de datos y realizar la normalización de datos. Estos pasos son vitales para garantizar que sus datos sean precisos y estén alineados con sus objetivos analíticos. En el Módulo cuatro nos adentra en el mundo de la manipulación de texto y las operaciones de columna. Descubrirá cómo manipular datos de texto, realizar operaciones de columna como fusionar y dividir, y usar funciones de texto para mejorar la organización de los datos Estas técnicas te ayudarán a mejorar la legibilidad y la estructura de los datasets, haciéndolos más fáciles de analizar Luego en el Módulo cinco, nos enfocaremos en el desarrollo de prom para el análisis de datos. Aprenderá y refinará flujos de trabajo efectivos que agilizen su proceso de análisis. Al utilizar el copiloto en el enfoque de arriba hacia abajo de primer nivel de Excel , podrá priorizar conocimientos clave, lo que le permitirá desarrollar un análisis estructurado que descubra tendencias y patrones significativos de manera efectiva 60. Corrección de errores de datos con Copilot en Excel: Hola chicos, bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos hacer la corrección de errores de datos con copiloto en Excel Echemos un vistazo a este conjunto de datos donde tenemos esta información. Ahora lo que queremos hacer es que queremos corregir la información. Este es un conjunto de datos para esporas de estudiantes. Tenemos la identificación de estudiante. Después nombre del alumno, señales, luego las asignaturas. Específicamente, creo que es un error con la ortografía de aquí, que llegamos a ver educación física. Intentemos corregir eso con la ayuda del copiloto. Lo primero que queremos preguntarle a Coptsk están los encabezados de columna correctamente escritos, que solo queremos verificar Veamos si copiloto es capaz de identificar eso y luego nos da la salida correcta, que luego podemos poner en el conjunto Va a mirar nuestro conjunto de datos e identificar el error ortográfico en los encabezados. Esta es una corrección de errores de datos que estamos tratando de hacer, y este es el formato que hay que hacer. Entendemos que se trata una educación física que tiene que ser la correcta que podamos sacar aquí y que podamos hacerla así. El segundo que queremos identificar es cualquier duplicado en la sección de identificación de estudiante en este en duplicados, queremos identificarlo Veamos que es capaz de averiguarlo. Si lo miras, hay un duplicado que está aquí, estudiante número diez, y luego vuelve a estar disponible aquí. Eso es lo que queremos que identifique también. Rápidamente lo ha hecho posiblemente y dándonos esa opción para aplicar. Se ha identificado. Entonces le estamos pidiendo que elimine los duplicados. Veamos si es capaz de eliminar esos duplicados que hemos identificado en el conjunto Idealmente, debería poder hacerlo considerando que había identificado esos duplicados en sí Como puedes ver, a veces nos va a dar la información y luego nos va a dar los pasos. Ahora mismo, como pueden ver, nos está dando alguna salida aleatoria en este momento, lo que también quedará claro. Intentemos abrir esto una vez más. Uh, um, y vamos a tratar de dar el aviso una vez más. Nos ha dado eliminar duplicados, nos está dando los pasos puramente, que podemos identificar Si no es capaz de hacerlo, entonces te dará los pasos para hacerlo manualmente. Lo último que queremos hacer es que queremos averiguar el promedio de las puntuaciones. Simplemente puedes resaltar las esporas y puedes ver el promedio en la parte inferior también manualmente si tienes que hacerlo Pero lo que queremos ver es si el copiloto puede identificar eso. Queremos que mire todos los puntajes de los alumnos para cada asignatura y nos diga cuál es la puntuación promedio. Nuevamente, nos está dando los pasos, y ha calculado también. Comparemos para la ciencia, es 80.45 correcto Para las matemáticas también, supongo que sería correcto 82.4 y para la educación física, 85.8 Para ello, ha podido proporcionar la salida de escritura. Como puedes ver ahora, Copalt es capaz de seguir adelante y corregir errores Específicamente, son posibles las correcciones, que puedes hacer en un conjunto de datos antes de comenzar a trabajar en él. 61. Descripción de errores de datos comunes: Hola, Ames. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, entenderemos y cuáles son los errores de datos comunes que ocurren cuando se trabaja con múltiples conjuntos de datos. Tomemos un ejemplo para entender cómo va a ser. Digamos que este es un conjunto de datos en el que estamos trabajando ahora mismo y puedes identificar, puedes ver que hay un par de cosas que no son tan correctas por aquí, por ejemplo, ID. Ahora cuando decimos ID, es un poco genérico. ¿Estamos hablando de un ID de producto? ¿Estamos hablando de identificación de cliente? No hay mucha claridad en torno a eso. ¿Bien? De la misma manera, ítem, ¿a qué nos referimos con ítem? ¿Estamos hablando de un artículo de producto o de una categoría? Ahí no hay mucha claridad. Entonces otra vez, lo que vemos aquí es que es una columna de costos sin la moneda. Entonces esto también es una bandera roja para nosotros. Tenemos que hacerlo correcto antes de comenzar a analizar cualquier tipo de datos. Entonces otra vez, si ves en la columna ID, hay un es un ID, pero también tiene un alfabeto en ella, y este conjunto de datos en particular se ve muy diferente. Datos en el formato de fecha, si ves, hay un formato diferente que se está utilizando aquí mismo. Nuevamente, en la columna de nodos, cuando miramos el ítem y miramos los nodos, se ven muy similares entre sí. Entonces realmente no sabemos qué está sucediendo exactamente en la columna de nodos. Parece redundante, podría ser esta es una columna que no requerimos. Estas son algunas de las banderas rojas o áreas de errores, errores de datos que podemos identificar de inmediato. También, una cosa más, se puede ver el total. El total vuelve a ser una parte, tiene que ser un elemento de línea separado juntos en lugar de ser parte del conjunto de datos. Entonces este tipo de cosas nos levanta una bandera roja. Y antes de comenzar cualquier tipo de análisis de los datos, estos necesitan ser arreglados. Entonces, si ves una mejor solución de esto, puede ser algo así, donde tengas un ID de producto adecuado, un nombre de producto, que se está dando por aquí. Y luego en la columna de precios, se le da la moneda adecuada. Entonces también damos la cantidad vendida, ¿bien? Y entonces el formato de fecha también está en el formato estándar. Así es como tenemos que ver los errores de datos que pueden ocurrir cuando estamos analizando cualquier conjunto de datos y necesitamos corregir estos errores primero y luego avanzar con cualquier tipo de análisis. 62. Identificar errores en conjuntos de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión veremos cómo vamos a identificar errores en nuestros conjuntos de datos antes de comenzar a analizarlos. Entonces, una vez que tengamos el conjunto de datos en su lugar, podemos seguir adelante y analizarlo primero. Solo queremos hacer algunas búsquedas de error y formatear los datos de la manera correcta, y luego podemos comenzar con el análisis. Entonces para eso estamos aquí. Entonces, la primera es que estamos viendo el ID, las leyendas, específicamente los encabezados, que deben ser adecuados, para que podamos darle un nombre propio por aquí, como un ID de producto. Nombre. Podemos decir precio, orden de cantidad, fecha y notas. De esta manera, podemos darle un nombre propio. Luego viene, necesitamos eliminar los datos irrelevantes de aquí Esta fila en particular no se ve bien, así que solo podemos eliminar esto. También el subtotal aquí no tiene sentido, podemos eliminar esto También esta columna de notas y columna de nombre de producto se ve igual. No veo razón para tener esto. Es un dato redundante, así que podemos eliminar esto. Ahora esto se ve un poco mejor. Entonces vamos a formatear la columna de fecha. La columna de fecha se ve bien aquí. El problema está aquí, así que solo podemos hacerlo de esa manera particular y hacerlo consistente. Digamos, estamos poniendo una fecha diferente para que la fecha se vea diferente. Ahora esto está confirmado. Entonces el precio también, podemos simplemente formatear eso para que sea una moneda. Eso también lo hemos hecho. Ahora los datos se ven mucho mejor en posición. Hemos identificado los errores. hemos arreglado los errores y los hemos formateado de la manera correcta. Así es como vas a hacer formateo de cualquier tipo de datos que tengas antes de comenzar a analizar cualquier conjunto de datos con la ayuda del copiloto 63. Cómo usar Copilot para abordar los errores de datos: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. Entonces en esta sesión, veremos cómo podemos hacer uso de Copilot para abordar algunos errores de datos e intentar corregirlos en nuestro conjunto Entonces digamos que este es el conjunto de datos que tenemos en su lugar, que es un enorme conjunto de datos de más de 200 entradas para todas estas columnas en particular que tenemos aquí mismo. Bien. Entonces ahora lo que tenemos que hacer es que tenemos que seguir adelante y hacer algunos cambios. Como puedes ver, hay algunos errores errores formato están ahí, los datos faltantes están ahí, así que necesitamos corregir estos errores errores de datos por aquí con la ayuda de Copilot Vamos a intentarlo. La primera es que queremos resaltar los valores duplicados. Si hay valores duplicados en el ID del pasajero, que es la primera columna, y valores duplicados que quería resaltar. Entonces veamos cómo Copilot es capaz de identificar valores duplicados Y una vez que sea capaz de identificar los valores duplicados, lo que nos gustaría que hiciera a continuación es eliminarlos. Bien, entonces dice, Seguro mirando, y ha encontrado, supongo, así que ha encontrado valores duplicados como puedes ver ahora aquí. Bien, entonces vamos a pedirle que elimine esos valores duplicados. Si no es capaz de hacer eso, entonces posiblemente lo haremos nosotros mismos manualmente. Pero veamos si Copilot o simplemente podemos eliminar picks. Nos está dando los pasos. Veamos si el propio Copilot puede hacerlo. Si no es capaz de hacerlo entonces seguiremos el enfoque manual. No puedo evitar con esto. Lo que vamos a hacer es seguir, vamos a ir a datos y vamos a eliminar duplicados, Columna A, Columna A, estamos mirando y vamos a destacar toda esta columna Y en esto estamos viendo la identificación del pasajero. Y se encontraron y eliminaron 33 duplicados. Se han eliminado todos los duplicados, como puedes ver ahora, ya no ahí. A continuación, ¿tengo algún tipo de datos incorrecto? Queremos consultar con Copilot para ver si hay algún tipo de datos incorrectos Lo que queremos decir es algo así. La columna de edad idealmente debería tener valores numéricos. No debería ser tener valores alfabéticos. Sí, se está identificando en la edad que hay. Actualmente almacenado como objeto. También está identificando esos valores. Los datos textuales pueden estar aquí. En la columna He, resalte las entradas en formato no numérico. Eso es lo que queríamos destacar a continuación. Ha podido hacerlo. Creo que debería poder destacarlo también fácilmente que en la columna de edad específicamente, quisiéramos que se resaltaran todos los valores textuales Podemos aplicarlo ha resaltado todos ellos. A continuación, lo que queremos es resaltar las celdas con datos faltantes en la columna I. ¿Bien? Entonces en la columna I, notamos que faltan algunos datos como aquí, aquí, aquí, tenemos datos faltantes. Entonces solo queremos que Copilot nos ayude con eso. Imagínese hacerlo por un enorme conjunto de datos. En este momento estamos viendo un pequeño conjunto de datos, así que de forma manual, puedes seguir adelante y hacerlo. Pero si supongamos que tiene mil 2000 o 10,000 entradas, entonces ¿cómo estaría haciendo eso? Entonces Copilot puede ser realmente útil. Por lo que ha identificado eso y podemos aplicar. Entonces ahora, por aquí. Entonces de esta manera, va a seguir adelante y encontrar los datos faltantes. No lo ha hecho completamente para todas las áreas, sino algunas de ellas. Entonces lo que estamos viendo es sugerir acciones para los datos faltantes. Entonces queremos lo que se debe hacer. Nosotros también, digamos que no sabemos qué tipo de datos deberían haber en esas celdas en particular. Queremos tomar alguna idea de Copilot dándonos idea qué tipo de datos deben rellenarse en esas celdas específicamente Se recomienda identificar primero qué columnas tienen problema faltante y luego decidir dónde eliminar, imputar o corregir esos valores Bien, dándonos alguna información. A continuación, ¿a qué encabezado se encuentran los valores faltantes? Entonces queremos que nos diga los valores faltantes que vemos en el conjunto de datos. Vienen de qué cabeceras. ¿Bien? Entonces en su mayoría viene de continentes. En continencia, vemos valores faltantes. Y luego puede haber otros también. Entonces, idealmente, es solo continencia. Además, queremos saber, ¿ hay algún dato en la tabla que pueda ayudar a inferir el continente ¿Bien? Díganos inferir el continente, díganos qué continentes específicamente se observa que la tabla contiene columna, es nombre de país nombre del aeropuerto, que se puede utilizar para inferir el continente para cada techo A partir del nombre del país y del aeropuerto, podemos inferir el continente para cada habitación Por último, lo que también queríamos hacer es crear una nueva columna con continentes correspondientes a los países en la columna H de esa columna. Básicamente, para cada país, queremos que sus respectivos continentes sean uh mencionados en el nuevo cm. Por ejemplo, miramos al país, digamos EU, eso va a ser Norteamérica. Queremos que se cree una columna adecuada para eso. También le ha dado un nombre continencia, que podemos insertar aquí Como pueden ver, así es como podemos hacer uso de Copilot para seguir adelante y corregir datos, hacer las correcciones que podemos hacer, arreglar primero los datos, y luego podemos seguir adelante y analizarlos 64. Corrección de errores de datos: Hola, ais. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión veremos cómo podemos hacer uso de Copilot para limpiar algunos errores de datos que podrían estar ocurriendo con nuestro conjunto Entonces, una vez que tenemos los conjuntos de datos, digamos que este es el conjunto de datos que tenemos, y necesitamos corregir algunos datos por aquí, así que eso es lo que se necesita. Entonces, si ves en caso de columna de asistentes, puedes encontrar que hay algunos duplicados que podemos identificar aquí, que necesitamos eliminar Entonces hay algunos problemas con el formato de la entrada de datos por aquí, luego faltan algunos datos en esta columna en particular. Hay un par de problemas con el conjunto de datos. Tenemos que arreglarlos primero que solo nosotros podemos comenzar a analizar los datos. Esto podemos tomar la ayuda de Copilot para hacer eso. Digamos que queremos resaltar los valores duplicados. Entonces lo que queríamos es que para identificar valores duplicados en todo este conjunto de datos. Idealmente debería poder hacerlo. Podemos ser un poco más específicos en nuestras indicaciones al mencionar el nombre de la columna también el nombre de la columna en la que queremos resaltar los valores duplicados Pero veamos si Copilot es capaz de escoger de aquí mismo y darnos la salida Este tipo de formato es muy necesario cuando se trabaja con enormes conjuntos de datos. Imagina que tienes un conjunto de datos que tiene 200 filas más. En tales casos, identificarlo manualmente puede ser un trabajo muy engorroso y llevar mucho tiempo Entonces ahí es donde Copilot como una herramienta puede ser de uso real, donde puede identificarlos rápidamente Entonces como pueden ver, no es capaz de hacer eso. Intentemos con un poco más específico donde digamos que resalten valores duplicados en columna de asistentes Como puede ver, la herramienta no está funcionando. Entonces en tales casos, lo que hacemos es intentar refrescar los y reiniciar la herramienta para que pueda comenzar desde el principio y mirar nuestro prompt como un prompt fresco y trabaje hacia él. Seamos un poco más específicos con nuestro prompt. Idalmente debería poder hacer eso porque esta es una tarea bastante sencilla, y ahora lo ha podido hacer Si lo aplicas, se ha identificado. Como puedes ver, ahora tiene identificados los duplicados, lo que queremos hacer es eliminar los duplicados Veamos si es capaz de identificar. Ahora que ha identificado, debería poder eliminarlos también. Ahora se puede ver que no es capaz de hacer eso. En tales escenarios, lo que hace Copilot es que seguirá adelante y te dará los pasos manuales Eso es lo que está haciendo. Nos está dando los pasos manuales hacia cómo podemos hacerlo. Así podemos seleccionar todo el conjunto de datos. Entonces podemos ir a datos. Podemos ir a eliminar duplicados. Digamos que solo lo estamos haciendo por una identificación, y estamos pidiendo que se hayan eliminado cuatro duplicados Ahora tenemos los datos adecuados. Veamos en los años de experiencia que ahora queremos porque esto tiene que estar en el formato adecuado. Parte de ella es numérica, otra está en orden alfabético. Idealmente, es años de experiencia debe ser en numérico. Solo queremos que Copilot identifique eso. Lamentablemente, debería poder identificar los datos textuales que aquí se proporcionan Nuevamente, no es capaz de hacerlo ahora mismo. Lo que puedes hacer es idealmente, podemos volver a intentarlo más tarde posiblemente o de lo contrario podemos cambiar manualmente veamos otro cálculo particular diferente que queremos que haga Copilot , que es con ventas totales Ahora, como ve en la columna de ventas totales, faltan algunos de los valores. Queremos aportar estos valores ahora. Entiendes que este total de ventas viene de idealmente el precio del boleto y multiplicado por el número de boletos comprados. A partir de ahí, lo estamos consiguiendo. Así que idealmente debería poder calcular eso y crear una nueva columna para nosotros. Entonces veamos que es capaz de hacer eso o no. Parece que ha podido hacer eso. Ahora podemos insertar eso también. Veamos, sí, está calculando de la manera correcta. Se puede ver la fórmula también implementada correctamente por aquí. Así es como podemos seguir adelante y, um, hacer algunas correcciones en nuestros datos y corregir los datos que a veces tenemos errores que encontramos en conjunto de datos antes de empezar a trabajar con la ayuda de Copilot 65. Transponer datos para el análisis de tendencias: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos transponer datos también con la ayuda de copiloto para nuestros conjuntos de Entonces, una vez que estás en el conjunto de datos, digamos que este es el conjunto de datos en el que estamos trabajando. Lo que podemos hacer aquí es que también podemos transponer los datos en el formato que desee Digamos que le pedimos a Copiloto que haga eso por nosotros. Te estamos preguntando si puedes transponer las filas y columnas en esta tabla Entonces, idealmente debería poder darnos esos datos de esa manera particular. Pero a veces lo que podemos ver aquí es que Copilot podría no ser capaz de hacer eso En tal caso, te proporcionará la fórmula. La forma manualmente puedes hacerlo tú mismo también. Veamos qué salida da. Además, lo que veremos aquí es si Copilot es capaz de proporcionar crear una tabla dinámica basada en el conjunto de datos que tenemos Entonces ahora mismo, como pueden ver, no es capaz de hacer eso, así que nos está dando la fórmula para hacerlo. Entonces podemos aplicarlo aquí. Digamos aquí, decimos transponer, y seleccionamos todos los datos Y lo tenemos. todos los datos transponiéndose según el punto R. Así es como lo podemos hacer. Veamos otro, que es la creación de tablas dinámicas. Pidamos a Copilot que cree una tabla dinámica basada en el conjunto de datos Por lo general, Copilot debería poder hacer eso y puede analizar los datos, crear la tabla dinámica para nosotros, que luego podemos usar para analizar nuestro conjunto Esto puede ser muy útil cuando se trata un enorme conjunto de datos con una gran cantidad de datos en él, rápidamente, puede crear la tabla dinámica para nosotros, lo que puede ser realmente útil en el análisis. Entonces veamos cómo Copilot es capaz de hacer eso. Nuevamente, ahora mismo, lo que está haciendo es que nos está dando los pasos manuales para hacerlo. Esta es la idea detrás de cómo Copilot también se puede usar para transponer datos y luego hacer uso de ellos en nuestro trabajo diario 66. Técnicas de formato de fecha y hora: Hola, chicos. Bienvenidos a esta sesión. En esta sesión, veremos cómo podemos seguir adelante y hacer el formato de fecha y hora de datos también con la ayuda de Copilot en nuestro conjunto Entonces echemos un vistazo a eso. Digamos que este es nuestro conjunto de datos en el que estamos trabajando. Y si te das cuenta de cerca, hay algunos problemas con el formato de fecha por aquí, también con el formato de hora. Esto son las 9:00 A.M. Pero esto es de nuevo, formato de 24 horas que podemos ver aquí. Esto es 1030, que no entendemos si es am o pm. Por lo que hay algunos problemas con las fechas y el formato de hora que se proporciona en este conjunto de datos. Veamos si Copilot puede ayudarnos con eso. Así que simplemente podemos pedir cambiar el formato de hora en esta tabla. Así que le estamos pidiendo que mire el formato de tiempo que se proporciona en el conjunto de datos y que lo cambie apropiadamente. Ahora bien, esto puede ser un poco este es un prompt poco genérico que estamos dando. ¿Bien? No hemos especificado el formato específico en el que lo queremos, por lo que va a mirar el conjunto de datos e intentar identificarlo. ¿Bien? Así de la misma manera. Ahora mismo, como pueden ver, sólo se trata identificar el que está ahí en la primera tabla. Veamos que nos ha dado ciertos pasos y vamos autocompletar Los va a aplicar Veamos ahora, esto es para el formato de tiempo. El formato de tiempo ha sido parece corregido. Se ha corregido. Ahora de la misma manera, digamos que le estamos pidiendo que cambie también el formato de fecha. Veamos cómo hace eso. Se puede ver que la fecha está muy equivocada por aquí siempre, solo necesitamos corregirlo correctamente. Y también ha dado los datos para eso. Así que vamos a abastecer. Entonces ha sido capaz de hacerlo por todos estos, pero no por estos, así que volveremos a ello. ¿Bien? Entonces ahora, por el contrario, la otra mesa, ni siquiera se ha identificado. Ni siquiera ha identificado la otra tabla para realizar esos cambios para la fecha en esta. ¿Bien? Entonces lo que podemos hacer es que también podemos preguntar. A ver si le pedimos que haga las dos. ¿Cómo puedo formatear la fecha y la hora? Nos va a dar ciertos pasos, posiblemente, pasos manuales que podamos usar para formatear los datos. Bien. Entonces puedes ver hasta cierto punto Copilot es capaz de formatear la fecha y la hora en nuestros conjuntos de datos, que sin duda puedes hacer uso cuando estás tratando con una gran cantidad de datos, y puede ser realmente útil para ahorrar mucho tiempo O bien, simplemente puede hacerlo manualmente también resaltando esa columna en particular e yendo a formatear celdas. Y desde las celdas de formato, puede elegir el formato que desee para su fecha y hora. Entonces echemos un vistazo a eso. Formateemos esto primero. Y digamos que lo queremos en este formato en particular. Eso lo ha hecho también para esto. Se hizo el tiempo. Vamos a hacer esta. Esto ya está en este formato, así que está bien o de lo contrario podemos hacerlo de esta manera. Por el tiempo también, veamos el tiempo. Es así como podemos seguir adelante y hacer el cambio. Aquí puedes ver lo que ha hecho es que nos ha dado los pasos para formatear nuestro tiempo de datos en Excel. Espero que esto tenga sentido. Espero que sean capaces de entender cómo Copilot se puede utilizar en el formato de fecha y hora también en nuestros conjuntos 67. ¡Muchas gracias por tomar esta clase! : Hola, chicos. Enhorabuena por llegar al final de esta clase. Espero que el contenido haya sido útil. La intención de la clase era hacerte entender cómo podemos usar Copilot manera efectiva con Microsoft Excel para mejorar nuestra productividad Gracias una vez más por tomar esta clase y estoy muy emocionada de volver a verte pronto en una nueva clase.