Bases de datos para descargar en Excel y practicar análisis de datos

Las bases de datos para descargar en Excel y practicar el análisis de datos son esenciales para desarrollar habilidades valiosas en una variedad de campos. Una forma excelente de hacerlo es mediante el uso de una base de datos en Excel. En este artículo, exploraremos cómo descargar una base de datos de ejemplo en Excel de manera gratuita, los diferentes tipos de bases de datos disponibles, y cómo organizar y utilizar estos datos para maximizar su aprendizaje y práctica.

¿Qué es una base de datos en Excel?

Una base de datos en Excel es una herramienta práctica y accesible para organizar, almacenar y analizar información estructurada dentro de una hoja de cálculo. Está compuesta principalmente por filas y columnas, donde cada fila representa un registro específico y cada columna corresponde a un campo o atributo particular del registro.

Historia breve de las bases de datos en Excel

Excel, desarrollado inicialmente por Microsoft en 1985, rápidamente se convirtió en un estándar en la gestión y análisis de datos gracias a su interfaz gráfica intuitiva y su potente conjunto de funcionalidades integradas. Aunque Excel no fue diseñado inicialmente como una base de datos relacional, la flexibilidad y facilidad de uso lo convirtieron en una herramienta común para gestionar bases de datos pequeñas y medianas.

Propósito y usos principales

Las bases de datos en Excel se emplean ampliamente debido a múltiples ventajas:

• Organización de Datos: Permite estructurar grandes cantidades de información de forma clara, facilitando el acceso, gestión y actualización frecuente de los datos.
• Análisis de Datos: Excel proporciona diversas funciones avanzadas que permiten realizar análisis profundos. Desde simples cálculos hasta complejas operaciones estadísticas y financieras, Excel ayuda a transformar datos crudos en información significativa.
• Apoyo a la Toma de Decisiones: Al presentar datos organizados y fáciles de interpretar mediante gráficos y tablas dinámicas, Excel facilita la toma de decisiones basadas en evidencias claras y verificables.
• Registro y Seguimiento: Ideal para registrar datos históricos, monitorear procesos empresariales, seguimiento de inventarios, control financiero, gestión de proyectos, entre otros.

Principales beneficios de utilizar Excel como base de datos

• Facilidad de Uso: Una interfaz intuitiva que permite a usuarios sin conocimientos profundos de informática manejar datos con rapidez y eficacia.
• Potentes Funciones Integradas: Excel ofrece funciones matemáticas, estadísticas, financieras y lógicas que permiten llevar a cabo análisis complejos sin requerir software especializado adicional.
• Tablas Dinámicas: Las tablas dinámicas ofrecen la capacidad de resumir grandes cantidades de información, permitiendo al usuario analizar datos desde múltiples perspectivas mediante filtros, agrupamientos y cálculos dinámicos.
• Visualizaciones y Gráficos: La capacidad de crear gráficos visualmente atractivos ayuda a interpretar datos complejos de manera sencilla, facilitando la comunicación efectiva de resultados.
• Automatización de Tareas: Mediante macros y el lenguaje VBA (Visual Basic for Applications), Excel permite automatizar tareas repetitivas, ahorrando tiempo y minimizando errores humanos.
• Compatibilidad y Accesibilidad: Excel es compatible con numerosos formatos y plataformas, incluyendo dispositivos móviles y computadoras, lo que garantiza la accesibilidad y la fácil colaboración entre diferentes usuarios y sistemas.
• Manejo Eficiente de Datos: A pesar de tener limitaciones en cuanto al volumen máximo de datos (aproximadamente un millón de filas por hoja), Excel sigue siendo una herramienta eficaz para bases de datos de mediana escala utilizadas en muchas organizaciones y contextos educativos.

Navegando por Grandes Repositorios de Conjuntos de Datos

Plataformas como Kaggle y Data.world albergan una cantidad masiva y diversa de conjuntos de datos, ofreciendo un terreno fértil para la exploración. Sin embargo, encontrar archivos directamente en formato Excel y con la calidad adecuada puede requerir un enfoque de búsqueda más estratégico y, a menudo, un paso adicional de conversión de formato.

Kaggle

Kaggle es una de las plataformas más prominentes en el mundo de la ciencia de datos, conocida por sus competiciones, cuadernos de análisis (notebooks) y, crucialmente, su vasto repositorio de datasets compartidos por la comunidad. Descargar Datasets  

• Búsqueda de Datasets: La plataforma permite buscar datasets utilizando palabras clave. Incluir “Excel” en la búsqueda puede arrojar resultados relevantes , aunque es más común encontrar filtros por tipo de archivo donde CSV predomina. Los usuarios pueden explorar listados que incluyen temas variados como “Dirty Excel Data” (ideal para practicar limpieza), Ventas en Tiendas de Bicicletas Europeas, el clásico dataset del Titanic, Análisis de Datos de Tiendas usando MS Excel, Datos Olímpicos, Datos de Pruebas A/B, y muchos más.  
• Consideración del Formato: Es fundamental reconocer que una gran proporción de los datasets en Kaggle se proporcionan en formato CSV (Comma-Separated Values). Afortunadamente, los archivos CSV son fácilmente compatibles con Excel. Pueden abrirse directamente en Excel, que los interpretará y mostrará en formato tabular. Una vez abiertos, pueden guardarse como un archivo de libro de Excel (.xlsx o.xls) estándar, haciéndolos perfectamente utilizables para la práctica. Este paso simple de conversión amplía enormemente la gama de datasets accesibles para los usuarios de Excel.  
• Evaluación: Kaggle proporciona métricas como la “usabilidad” (Usability score) y el número de descargas para cada dataset. Estas métricas pueden ofrecer una indicación inicial de la popularidad y, potencialmente, de la calidad o utilidad del conjunto de datos. Sin embargo, la disponibilidad de metadatos detallados o diccionarios de datos puede variar significativamente entre datasets, requiriendo a veces un análisis exploratorio por parte del usuario para comprender completamente el contenido.  

Data.world

Data.world se posiciona como una plataforma de catálogo de datos moderna y colaborativa, diseñada para facilitar el descubrimiento, la comprensión y el uso de los datos. Un énfasis particular se pone en los metadatos, el contexto y la gobernanza de los datos. Excel y Data.world

• Integración con Excel: Una característica distintiva de Data.world es su complemento (add-in) específico para Microsoft Excel. Esta integración permite a los usuarios conectar su cuenta de Data.world directamente con Excel. Los beneficios clave incluyen la capacidad de importar “datos en vivo” y consultas guardadas desde Data.world directamente a una hoja de cálculo de Excel, asegurando que se trabaje con datos actualizados y confiables. También permite cargar hojas de cálculo de Excel a datasets o proyectos en Data.world, facilitando la colaboración y reduciendo problemas de versionado. Para habilitar esta funcionalidad, los usuarios deben instalar el complemento desde la tienda de Add-ins de Excel, autorizar la conexión en Data.world y luego iniciar sesión a través del panel del complemento en Excel, ya sea con credenciales o un token de acceso.  
• Búsqueda e Importación de Datos: Una vez conectado, el complemento de Excel permite explorar los datasets y proyectos disponibles en Data.world directamente desde la interfaz de Excel. Los usuarios pueden seleccionar un dataset o proyecto y luego elegir importar una tabla específica (generalmente un archivo tabular como CSV) o una consulta SQL guardada previamente en Data.world. Los datos seleccionados se cargan directamente en la hoja de Excel especificada por el usuario. Este proceso simplifica enormemente el acceso a los datos alojados en la plataforma para su análisis en Excel.  
• Formato de Datos: Si bien la importación se realiza directamente a Excel, es importante entender que los datos subyacentes en Data.world pueden provenir de diversas fuentes y formatos (bases de datos, CSV, etc.). El complemento actúa como un puente, haciendo que estos datos sean accesibles y utilizables dentro del entorno de Excel.  

Los grandes repositorios como Kaggle y Data.world ofrecen una diversidad temática y una escala de datos que difícilmente se encuentran en plataformas más pequeñas o curadas. Esta vasta selección brinda oportunidades incomparables para explorar diferentes tipos de problemas analíticos y trabajar con datos de mayor volumen o complejidad. Sin embargo, esta amplitud viene acompañada de la necesidad de desarrollar habilidades de filtrado más agudas para encontrar datasets relevantes y adecuados. Además, la prevalencia del formato CSV introduce un paso adicional, aunque sencillo, de conversión para los usuarios que requieren estrictamente el formato nativo de Excel. Por lo tanto, aunque el potencial de exploración es mayor, la facilidad de acceso directo en el formato deseado puede ser ligeramente inferior a la de las plataformas dedicadas discutidas anteriormente.  

La existencia y promoción de complementos específicos para Excel, como el de Data.world , es una señal significativa. Demuestra que las plataformas de datos reconocen la continua importancia de Excel como herramienta fundamental para el análisis de datos en muchos entornos profesionales y académicos. Estas integraciones buscan activamente cerrar la brecha entre los repositorios de datos centralizados, a menudo basados en la nube, y la herramienta de escritorio preferida por muchos analistas. Este desarrollo tecnológico facilita que los usuarios aprovechen la riqueza de los grandes repositorios de datos sin abandonar el entorno familiar y potente de Excel, fomentando así la práctica con una gama más amplia de conjuntos de datos.

Explorando Portales de Datos Abiertos

Los Datos Abiertos (Open Data) se refieren a datos primarios o sin procesar que se ponen a disposición del público en formatos estándar e interoperables, sin restricciones de acceso o reutilización. La filosofía detrás de los datos abiertos se basa en principios como la transparencia gubernamental, la rendición de cuentas, el fomento de la participación ciudadana, la mejora y creación de nuevos servicios y productos, la innovación y la generación de conocimiento a través de la combinación y análisis de diversas fuentes de datos. En muchos países, existen marcos legales, como la Ley 1712 de 2014 en Colombia, que impulsan y regulan la publicación de datos abiertos por parte de las entidades públicas.  

Portales Internacionales / Generales

• Google Trends: Aunque no es un portal de datos abiertos tradicional, Google Trends ofrece acceso público a datos sobre la popularidad de términos de búsqueda a lo largo del tiempo y por ubicación geográfica. Permite descargar estos datos (generalmente en formato CSV, que requeriría conversión a Excel) para analizar tendencias de interés público, comportamiento del consumidor o fenómenos culturales.  
• Observatorio Mundial de la Salud (GHO) de la OMS: La Organización Mundial de la Salud (OMS) publica una gran cantidad de datos sobre salud global a través del GHO. Estos conjuntos de datos cubren temas como mortalidad, sistemas de salud, enfermedades transmisibles y no transmisibles, acceso a medicamentos, etc.. Es necesario verificar las opciones de descarga para determinar si se ofrece formato Excel directamente o si se requiere conversión desde otros formatos.  
• Centro Nacional de Datos Climáticos de EE. UU. (NCEI/NOAA): Este centro alberga el archivo de datos ambientales más grande del mundo, con información detallada sobre clima, meteorología, océanos y geofísica, principalmente de EE. UU.. Si bien es un recurso invaluable para análisis científicos y ambientales complejos (por ejemplo, series temporales), los formatos de datos pueden ser especializados y requerir procesamiento antes de poder usarse eficazmente en Excel.  
• Portal de Datos del Gobierno de EE. UU. (Data.gov): Este es el repositorio central de datos abiertos del gobierno federal de Estados Unidos. Una característica útil es la capacidad de filtrar la búsqueda por formato de archivo. Una búsqueda específica para formato “EXCEL” revela numerosos conjuntos de datos disponibles directamente en.xls o.xlsx, como el Arancel Armonizado de Aduanas (Harmonized Tariff Schedule), precios de frutas y verduras, datos del Sistema Nacional de Préstamos Estudiantiles (NSLDS), inventario de propiedades federales, tasas de criminalidad violenta, entre otros. Esto confirma la disponibilidad directa de archivos Excel en algunos portales gubernamentales importantes.  

Portales de Datos Abiertos de Colombia

• Datos.gov.co: Este es el portal oficial y centralizado de datos abiertos del Estado colombiano. Agrega conjuntos de datos publicados por diversas entidades públicas del país. El portal no solo aloja datos, sino que también promueve iniciativas para su uso (como ‘Territorios IA’ para la transformación digital municipal ) y proporciona recursos como guías de uso, estándares de calidad e interoperabilidad, y hojas de ruta para datos estratégicos.  
• Portales Sectoriales Específicos (Ejemplos): Además del portal central, varias entidades gubernamentales colombianas mantienen sus propios portales o secciones de datos abiertos. Algunos ejemplos incluyen:
  • Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible (MinAmbiente): A través del Sistema de Información Ambiental de Colombia (SIAC), ofrece datos sobre recursos hídricos, aire, biodiversidad, licenciamiento ambiental, cambio climático, etc., generados por entidades como IDEAM, Parques Nacionales, ANLA, entre otras.  
  • Servicio Geológico Colombiano (SGC): Proporciona datos geocientíficos sobre geología básica, recursos minerales, hidrocarburos, geoamenazas, sismicidad, vulcanismo, etc..  
  • Ministerio de Salud y Protección Social (MinSalud): Publica datos relacionados con la salud, como estadísticas de afiliados, COVID-19, calidad de atención, talento humano en salud, etc..  
  • Colombia Compra Eficiente: Ofrece datos relacionados con la contratación pública.  
• Verificación del Formato: Al explorar estos portales (tanto el central como los sectoriales), es crucial verificar las opciones de descarga disponibles para cada conjunto de datos. Los formatos pueden variar ampliamente e incluir Excel, CSV, JSON, servicios geográficos (como ArcGIS REST API, KML, GeoJSON ), APIs, u otros formatos específicos del dominio.  

Los portales de datos abiertos brindan acceso a conjuntos de datos que reflejan fenómenos del mundo real en ámbitos sociales, económicos, ambientales y gubernamentales. Trabajar con estos datos ofrece una práctica invaluable para desarrollar habilidades analíticas aplicadas a cuestiones con relevancia social directa. Sin embargo, esta conexión con la realidad a menudo implica una mayor complejidad. A diferencia de los datasets curados para fines educativos , los datos abiertos pueden requerir un mayor esfuerzo de limpieza, estructuración y, fundamentalmente, una comprensión más profunda del dominio específico para interpretarlos correctamente. La existencia de guías sobre estándares de calidad sugiere que la consistencia y la preparación para el análisis no siempre están garantizadas. Por lo tanto, el uso de datos abiertos no solo fortalece las habilidades técnicas en Excel, sino también las competencias cruciales en la preparación de datos (data wrangling) y la interpretación contextual.  

El impulso global y nacional hacia la apertura de datos, respaldado por legislaciones y la creación de portales centralizados , está generando un acervo de recursos de información cada vez mayor y financiado con fondos públicos, disponible para analistas, investigadores y ciudadanos. No obstante, la navegabilidad y la consistencia en la presentación y el formato de estos datos siguen siendo desafíos. La diversidad de formatos encontrados y la necesidad de estándares de calidad indican que localizar archivos Excel listos para el análisis requiere que los usuarios naveguen por interfaces variadas y estén preparados para manejar posibles inconsistencias o realizar conversiones de formato.  

Comparación de Tipos de Plataformas para Obtener Conjuntos de Datos de Ejemplo en Excel

Tipo de Plataforma	Ejemplos	Disponibilidad Típica de Excel	Variedad de Datos	Rango Típico de Complejidad	Calidad de Contexto/Documentación	Ideal Para
Dedicada Educativa	Maven Analytics, ExcelDemy, Microsoft Learn	Alta / Directa	Enfocada / Curada	Principiante – Intermedio	Generalmente Buena / Integrada	Aprender técnicas específicas, Práctica inicial guiada, Seguir tutoriales
Repositorio Grande	Kaggle, Data.world	Media / A menudo CSV	Muy Alta / Diversa	Amplio Rango / Incl. Complejos	Variable / Revisar Metadatos	Exploración amplia, Práctica de limpieza de datos, Competiciones, Uso con Add-ins (Data.world)
Portal de Datos Abiertos	Data.gov (EEUU), Datos.gov.co (Colombia), OMS	Variable / Revisar Formatos	Alta / Específica del Dominio	Variable / A menudo Complejos	Variable / A menudo Limitada	Análisis con contexto del mundo real, Análisis específico del dominio, Práctica de limpieza y estructuración
Contenido Educativo	Blogs (NinjaExcel), YouTube, Cursos Online	Alta / Directa con Contenido	Específica de la Lección/Tutorial	Generalmente Enfocada / Dirigida	Usualmente Alta / Integrada	Aprendizaje guiado paso a paso, Práctica de funciones específicas demostradas

Búsqueda de Conjuntos de Datos por Temática Específica: Ventas, Finanzas, RRHH y Más

Para muchos usuarios, la práctica más valiosa implica trabajar con datos relacionados con funciones empresariales comunes. Afortunadamente, existen numerosos recursos, tanto datasets explícitos como plantillas con datos de ejemplo, que cubren áreas como ventas, finanzas, recursos humanos y marketing.

Datos de Ventas

• Fuentes de Datos: Se pueden encontrar ejemplos específicos en diversas plataformas. HackerNoon menciona un dataset de “Ventas de supermercados”. Kaggle alberga datasets como “Store Data Analysis” y “Europe Bike Store Sales”. Microsoft ofrece su “Financial Sample” que incluye datos de ventas.  
• Plantillas con Datos/Estructura: Una fuente muy rica son los proveedores de plantillas. ClickUp ofrece plantillas de “Informes de ventas” y “Reporte semanal de ventas” que incluyen campos personalizados para métricas clave y a menudo estructuras de datos de ejemplo. Smartsheet proporciona una amplia gama de plantillas gratuitas descargables en Excel para informes de ventas diarios, semanales, mensuales, anuales, de llamadas, de KPI, de seguimiento, etc.. PlanillaExcel.com tiene una plantilla específica para “Análisis de ventas ABC” que categoriza productos y puede incluir datos de muestra. Holded ofrece plantillas de “Presupuesto de Ventas”. Si bien el objetivo principal de una plantilla es proporcionar una estructura predefinida, frecuentemente contienen datos de marcador de posición o ejemplos que son útiles para comprender el formato esperado y practicar cálculos y análisis básicos.  
• Campos Típicos: Los conjuntos de datos de ventas suelen incluir columnas como Fecha de transacción, ID de Producto/Servicio, Descripción del Producto, Categoría, Cantidad Vendida, Precio Unitario, Ingresos Totales, Costo, Margen de Beneficio, ID de Cliente, Región/Sucursal, Vendedor, etc..  

Datos Financieros

• Fuentes de Datos: El ya mencionado “Financial Sample” de Microsoft es un excelente punto de partida. Kaggle puede contener datasets relevantes, como los relacionados con predicción de salarios o precios de activos. El dataset de “Ingresos del censo de adultos” de HackerNoon también toca aspectos financieros.  
• Plantillas con Datos/Estructura: Esta categoría es particularmente rica en plantillas. Holded ofrece plantillas gratuitas para “Ingresos y Gastos”, “Conciliación Bancaria”, “Flujo de Caja”, “Balance Contable” y “Libro Diario y Mayor”. IONOS proporciona una plantilla descargable de “Análisis financiero” en Excel que incluye fórmulas y diagramas preconfigurados para calcular sumas, restas, cocientes y visualizar resultados. ClickUp, a través de su blog, lista plantillas propias y de Microsoft para “Gestión del dinero”, “Gestión financiera”, “Presupuesto de empresa”, “Presupuesto personal”, “Visión financiera” y “Panel de gastos personales”. Vertex42 también es mencionado como proveedor de plantillas financieras.  
• Campos Típicos: Los datos financieros a menudo incluyen campos como Fecha, Tipo de Transacción, Cuenta Contable, Débito, Crédito, Saldo, Ingresos, Gastos, Beneficio Bruto, Beneficio Neto, Activos, Pasivos, Patrimonio, Presupuesto, Real, Variación, Flujo de Efectivo Operativo/Inversión/Financiación.  

Datos de Recursos Humanos (RRHH) / Empleados

• Fuentes de Datos: Aunque quizás menos comunes como datasets públicos explícitos, se pueden inferir estructuras de datos de descripciones como la proporcionada por Jhon Mosquera. En Kaggle, datasets como “Adult Census Income” o “Salary Prediction” pueden contener atributos relevantes para el análisis de RRHH (edad, educación, horas trabajadas, ingresos).  
• Plantillas con Datos/Estructura: Holded ofrece una plantilla para el “Registro de Jornada Laboral”. Es posible que plantillas más generales de gestión de proyectos o listas de contactos puedan adaptarse para fines básicos de RRHH.  
• Campos Típicos: La información de empleados frecuentemente incluye ID de Empleado, Nombre, Apellido, Género, Fecha de Nacimiento, Dirección, Contacto, Fecha de Contratación, Departamento, Cargo, Salario, Evaluaciones de Desempeño, Metas, Formación Recibida.  

Datos de Marketing

• Fuentes de Datos: HackerNoon lista un dataset de “Marketing Bancario”. En Kaggle se pueden encontrar ejemplos como “A/B test data” o “Online Shoppers Purchasing Intention” , que son directamente relevantes para el análisis de marketing. Google Trends también puede usarse para análisis de tendencias de mercado.  
• Plantillas con Datos/Estructura: ClickUp proporciona una plantilla de “Presupuesto de marketing”.  
• Campos Típicos: Los datos de marketing pueden variar ampliamente pero podrían incluir ID de Campaña, Canal, Costo, Impresiones, Clics, Tasa de Conversión, Leads Generados, Clientes Adquiridos, Datos Demográficos del Público, Resultados de Pruebas A/B, Respuestas a Encuestas, etc..  

La disponibilidad de conjuntos de datos y, especialmente, de plantillas relacionadas con funciones empresariales clave como ventas, finanzas y gestión es notablemente alta. Esto se debe, en gran medida, a que estas son áreas donde Excel se utiliza de forma intensiva y rutinaria en las organizaciones. Proveedores de software y recursos en línea (como ClickUp, Holded, Smartsheet, Microsoft) crean estas plantillas no solo como herramientas útiles para los usuarios, sino también, a menudo, como una forma de demostrar las capacidades de sus propias plataformas o como contenido para atraer usuarios. Esta confluencia de factores resulta beneficiosa para quienes buscan practicar, ya que asegura una oferta relativamente abundante de estructuras de datos realistas y, en ocasiones, datos de ejemplo directamente relevantes para los casos de uso empresarial más comunes en Excel.  

Cómo Descargar una Base de Datos Gratuita en Excel para Practicar Análisis de Datos

La práctica con bases de datos reales es esencial para desarrollar habilidades en análisis de datos. Existen múltiples fuentes en línea donde se pueden descargar bases de datos gratuitas en formato Excel, cada una adecuada para distintos niveles de habilidad y tipos de análisis. Aquí te presento una guía detallada para encontrar y descargar estos recursos.

1. ExcelDemy

ExcelDemy ofrece una variedad de conjuntos de datos gratuitos que son ideales para practicar análisis de datos en Excel. Entre sus ofertas se incluyen:

• Datos de desempeño de la Copa Mundial FIFA 2022: Contiene estadísticas de jugadores como dribles, intercepciones y duelos ganados.
• Datos de los Juegos Olímpicos de Tokio: Incluye nombres de equipos, número de medallas y rankings.
• Datos de seguros de salud: Variables como edad, IMC, hábitos de fumar y precios de seguros.
• Datos de distancias de destinos de viaje: Información sobre distancias, modos de viaje y duración.

Puedes descargar estos conjuntos de datos directamente desde ExcelDemy

2. Database Star

Database Star proporciona una lista extensa de 800 conjuntos de datos gratuitos, que cubren una amplia gama de áreas como economía, medio ambiente, ciencia de datos, y más. Algunos ejemplos incluyen:

• Datos de producción de cultivos históricos: Ideal para análisis en agricultura.
• Datos de ventas de videojuegos: Información desde 1971 hasta 2024, útil para análisis de tendencias en la industria del entretenimiento.
• Registros de pacientes de hospitales: Datos sintéticos para análisis en el sector salud.

Visita Database Star para explorar y descargar estos conjuntos de datos

3. HackerNoon

HackerNoon ofrece una selección de 15 conjuntos de datos diseñados para principiantes en análisis de datos. Algunos de los conjuntos disponibles son:

• Datos de precios de viviendas en Boston: Variables como concentración de óxido nítrico, número promedio de habitaciones y tasa de impuesto a la propiedad.
• Datos de cáncer de mama: Información sobre diagnósticos y características de tumores.
• Intención de compra de compradores en línea: Datos relacionados con los patrones de compra y comportamiento del consumidor.

Estos conjuntos de datos están disponibles para descarga en HackerNoon

4. Maven Analytics

Maven Analytics proporciona un “Data Playground” donde se pueden explorar y descargar conjuntos de datos seleccionados por instructores. Algunos ejemplos incluyen:

• Datos de ventas de videojuegos: Con más de 60,000 registros, útil para análisis históricos.
• Datos de oportunidades de ventas de CRM: Datos ficticios de una empresa de hardware, ideal para practicar análisis de ventas.
• Datos de ventas de un minorista global de electrónica: Datos transaccionales para practicar análisis de ventas y geoespaciales.

Visita Maven Analytics para descargar estos conjuntos de datos

Pasos para Descargar y Utilizar las Bases de Datos

1. Selecciona el Conjunto de Datos: Elige un conjunto de datos que sea relevante para tu área de interés o nivel de habilidad.
2. Descarga el Archivo: Muchos de los sitios web proporcionan enlaces directos para descargar los archivos en formato .xlsx (Excel) o .csv.
3. Explora los Datos: Abre el archivo en Excel y revisa las columnas y filas para entender la estructura y el contenido.
4. Realiza Análisis Básicos: Empieza con análisis básicos como gráficos, tablas dinámicas, y cálculos de resumen.
5. Avanza a Análisis Complejos: A medida que te sientas más cómodo, puedes aplicar fórmulas más complejas, modelos predictivos, y análisis de datos avanzados.

Practicar con datos reales te permitirá mejorar tus habilidades y prepararte para proyectos más complejos en análisis de datos. Aprovecha estos recursos gratuitos para maximizar tu aprendizaje y experiencia práctica.

Lista de Verificación Esencial para Seleccionar Conjuntos de Datos para Práctica

Una vez localizadas las fuentes potenciales, es crucial evaluar los conjuntos de datos para asegurar que se alinean con los objetivos de aprendizaje y son técnicamente utilizables. Aplicar una lista de verificación sistemática ayuda a tomar decisiones informadas.

Verificación del Formato del Archivo

• Excel Directo (.xlsx,.xls): La opción ideal es encontrar archivos que se ofrezcan directamente en los formatos nativos de Excel. Esto elimina cualquier paso de conversión y permite empezar a trabajar inmediatamente.  
• Conversión desde CSV (.csv): Dada la abundancia de datos en formato CSV , estos representan una excelente alternativa. Es fundamental confirmar que el archivo CSV se puede abrir correctamente en Excel y luego guardarlo como un archivo.xlsx o.xls para aprovechar todas las funcionalidades de Excel (formato, gráficos avanzados, tablas dinámicas, Power Query, etc.). El proceso es simple: abrir el CSV en Excel y usar “Guardar como” seleccionando el formato de libro de Excel.  
• Otros Formatos: Se debe tener precaución con otros formatos como JSON, bases de datos (ej..accdb de Access), etc. Si bien Excel puede importar datos desde estas fuentes (como se demuestra en con Access), esto requiere pasos adicionales y puede ser un objetivo de aprendizaje en sí mismo (practicar la importación). Si el objetivo es practicar análisis dentro de Excel con datos ya cargados, estos formatos son menos directos.  

Evaluación de la Estructura y Complejidad

• Formato Tabular: El requisito fundamental es que los datos estén organizados en una estructura tabular clara: cada fila debe representar un registro único (por ejemplo, una venta, un cliente, una observación) y cada columna debe representar un campo o atributo específico de ese registro. Se deben evitar archivos con estructuras complejas como datos anidados, múltiples filas de encabezados o celdas combinadas extensas, a menos que el objetivo específico sea practicar técnicas avanzadas de limpieza y transformación con herramientas como Power Query. Excel funciona mejor con datos tabulares limpios.  
• Nivel de Limpieza: La elección depende del objetivo de la práctica. Si se desea practicar la creación de tablas dinámicas, gráficos o el uso de fórmulas de análisis, un conjunto de datos relativamente limpio es preferible. Por el contrario, si el objetivo es desarrollar habilidades en limpieza de datos (manejo de errores, eliminación de duplicados, corrección de formatos inconsistentes, tratamiento de valores faltantes ), entonces buscar datasets explícitamente “sucios” o “desordenados” (como el ejemplo “Dirty Excel Data” en Kaggle ) es lo ideal.  
• Tamaño y Complejidad: Considerar las dimensiones del dataset. ¿Tiene suficientes filas para que el análisis sea significativo y para practicar el manejo de volúmenes de datos moderados? ¿Tiene suficientes columnas (variables) para permitir análisis interesantes como correlaciones, segmentaciones o tablas dinámicas multifactoriales?. Un dataset demasiado pequeño puede no ser realista, mientras que uno excesivamente grande podría ralentizar Excel en equipos menos potentes.
• Tipos de Datos: Un buen dataset de práctica debería idealmente contener una mezcla de tipos de datos: numéricos (enteros, decimales), texto, fechas y quizás booleanos. Esto permite practicar una gama más amplia de funciones, formatos y tipos de análisis específicos para cada tipo de dato.  

Evaluación del Contexto y la Documentación

• Metadatos / Diccionario de Datos: Es muy deseable encontrar información que describa el conjunto de datos. Esto puede tomar la forma de un archivo separado (readme.txt, PDF) o una descripción en la página de descarga. Idealmente, debería incluir un diccionario de datos que explique qué representa cada columna (definición del campo), las unidades de medida (si aplica), el origen de los datos, y el significado de cualquier código o categoría utilizada. Plataformas como Data.world ponen un fuerte énfasis en estos metadatos.  
• Descripción del Conjunto de Datos: Buscar un resumen que explique el propósito para el cual se recopilaron los datos, el período de tiempo que cubren, y cualquier limitación o advertencia conocida sobre su uso o calidad.  
• Preguntas de Análisis Sugeridas: Algunos recursos, como el artículo de HackerNoon , proporcionan preguntas específicas que se pueden intentar responder utilizando el dataset. Esto puede ser una excelente guía para iniciar el análisis y enfocar la práctica.  

La noción de un conjunto de datos “ideal” para la práctica es subjetiva y depende enteramente de la habilidad específica que el usuario desee desarrollar en una sesión determinada. No existe un único dataset que sirva para todos los propósitos. La selección debe ser orientada por objetivos. Si el objetivo es dominar la limpieza de datos, se buscará un dataset desordenado. Si se quiere practicar tablas dinámicas avanzadas, se necesitará un dataset con múltiples dimensiones categóricas y métricas numéricas. Si se enfoca en funciones de fecha y hora, el dataset deberá contener campos de fecha relevantes. Por lo tanto, el primer paso antes de descargar es definir claramente el objetivo de aprendizaje para esa sesión de práctica y luego usar la lista de verificación para encontrar un dataset que se ajuste a ese objetivo.  

La realidad es que muchos conjuntos de datos disponibles gratuitamente, especialmente en repositorios grandes o portales de datos abiertos, pueden carecer de documentación exhaustiva. Si bien la presencia de contexto es un criterio de evaluación importante , su ausencia no inutiliza necesariamente el dataset. De hecho, trabajar con datos menos documentados obliga al analista a desarrollar y aplicar habilidades de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) como una competencia fundamental. Antes de poder realizar análisis complejos, se debe explorar el dataset utilizando técnicas básicas de Excel (ordenar, filtrar, calcular estadísticas descriptivas como promedios y medianas, crear gráficos simples ) simplemente para comprender su estructura, los tipos de datos presentes, la distribución de los valores y las posibles relaciones o problemas. Por lo tanto, la práctica con datos que requieren esta exploración inicial contribuye intrínsecamente al desarrollo de una habilidad analítica esencial: la capacidad de entender un conjunto de datos desde cero.  

Tipos de Datos para Practicar en Excel

Excel es una herramienta poderosa para manejar una amplia variedad de datos. Aquí se presentan algunos tipos de datos comunes que puedes utilizar para practicar tus habilidades de análisis en Excel:

1. Datos de Clientes

Los datos de clientes son cruciales para cualquier negocio, ya que proporcionan información sobre quiénes son los clientes, sus comportamientos y preferencias. Estos datos pueden incluir:

• Información Demográfica: Nombre, edad, género, ubicación.
• Datos de Contacto: Dirección de correo electrónico, número de teléfono, dirección física.
• Historial de Compras: Productos comprados, fechas de compra, cantidades, precios.
• Preferencias y Comportamientos: Preferencias de productos, frecuencia de compras, valor promedio de las compras.

Ejemplo de Conjunto de Datos: Un ejemplo de datos de clientes podría incluir un archivo Excel con columnas como “ID del Cliente”, “Nombre”, “Correo Electrónico”, “Género”, “Edad”, “Ciudad”, “Fecha de la Última Compra” y “Valor Total de Compras”.

Beneficios:

• Segmentación de Clientes: Agrupar clientes según sus características para campañas de marketing dirigidas.
• Análisis de Comportamiento: Identificar patrones en las compras y preferencias de los clientes.
• Mejora del Servicio al Cliente: Personalizar el servicio basándose en las preferencias y el historial de compras de los clientes.

2. Datos de Ventas

Los datos de ventas son esenciales para entender el rendimiento de un negocio. Estos datos incluyen:

• Transacciones: Fecha de la venta, número de la factura, producto vendido.
• Detalles del Producto: Descripción del producto, categoría, precio unitario, cantidad vendida.
• Datos Financieros: Ingresos, costos, márgenes de beneficio.

Ejemplo de Conjunto de Datos: Un ejemplo de datos de ventas podría incluir un archivo Excel con columnas como “Fecha de la Venta”, “ID del Producto”, “Nombre del Producto”, “Categoría”, “Cantidad Vendida”, “Precio Unitario”, “Ingresos Totales”.

Beneficios:

• Análisis de Tendencias: Identificar tendencias de ventas a lo largo del tiempo.
• Optimización de Inventarios: Ajustar niveles de inventario basándose en las tendencias de ventas.
• Estrategias de Precio: Evaluar la efectividad de diferentes estrategias de precios.

3. Datos de Empleados

Los datos de empleados ayudan a gestionar y evaluar el rendimiento y la satisfacción del personal. Estos datos pueden incluir:

• Información Personal: Nombre, edad, género, dirección, datos de contacto.
• Detalles del Empleo: Fecha de inicio, posición, departamento, salario.
• Desempeño y Evaluaciones: Evaluaciones de rendimiento, metas alcanzadas, formación y desarrollo profesional.

Ejemplo de Conjunto de Datos: Un ejemplo de datos de empleados podría incluir un archivo Excel con columnas como “ID del Empleado”, “Nombre”, “Edad”, “Departamento”, “Posición”, “Fecha de Contratación”, “Salario”, “Evaluación de Rendimiento”.

Beneficios:

• Gestión del Rendimiento: Evaluar el rendimiento de los empleados y planificar el desarrollo profesional.
• Retención de Talento: Identificar y retener empleados clave basándose en su desempeño y satisfacción.
• Planificación de Recursos Humanos: Hacer planes estratégicos de contratación y formación.

Ya que estas acá, te recomiendo leer: Bases de Datos de Ventas en Formato XLS: Guía Completa

Cómo Organizar y Manejar una Base de Datos en Excel

Organizar y manejar una base de datos en Excel es fundamental para garantizar la precisión y eficiencia en el análisis de datos. A continuación, se detallan los pasos y mejores prácticas para lograrlo:

1. Diseño y Planificación de la Base de Datos

Definir la Estructura de la Base de Datos:

• Filas y Columnas: Cada fila representa un registro único (por ejemplo, un cliente o una transacción), y cada columna representa un campo (como nombre, fecha, monto).
• Encabezados: Utiliza la primera fila para los encabezados de columna que describen claramente los datos contenidos en cada columna.

Ejemplo:

| ID Cliente | Nombre  | Correo Electrónico   | Fecha de Compra | Producto  | Monto |
|------------|---------|----------------------|-----------------|-----------|-------|
| 1          | Juan    | juan@example.com     | 2024-07-01      | Producto A| 100   |
| 2          | María   | maria@example.com    | 2024-07-02      | Producto B| 150   |

2. Entrada y Validación de Datos

Entrada de Datos:

• Manual o Importación: Los datos pueden ingresarse manualmente o importarse desde otras fuentes como archivos CSV, bases de datos externas, etc.

Validación de Datos:

• Reglas de Validación: Establecer reglas para garantizar que los datos ingresados sean correctos. Por ejemplo, restringir una columna de fechas para aceptar solo fechas válidas.
• Listas Desplegables: Usar listas desplegables para campos con valores específicos, como categorías de productos.

Ejemplo de Validación:

• Selecciona la columna de “Fecha de Compra”.
• Ve a “Datos” > “Validación de datos” > “Fecha” para permitir solo fechas válidas.

3. Ordenación y Filtrado de Datos

Ordenación:

• Ordenar por Columnas: Puedes ordenar los datos por cualquier columna. Por ejemplo, ordenar los registros por fecha de compra para ver las transacciones más recientes primero.
• Ordenación Multinivel: Ordenar por múltiples criterios, como primero por nombre del cliente y luego por fecha de compra.

Filtrado:

• Auto Filtros: Utiliza la función de autofiltro (Ctrl + Shift + L) para crear filtros en los encabezados de columna, permitiendo filtrar datos específicos fácilmente.

4. Uso de Tablas en Excel

Convertir Rango a Tabla:

• Selecciona el rango de datos.
• Ve a “Insertar” > “Tabla” para convertir el rango en una tabla de Excel. Esto facilita la gestión de datos y proporciona funcionalidades adicionales como el formato automático y las filas de total.

Ventajas de las Tablas:

• Formato Automático: Las tablas aplican formatos automáticamente, facilitando la lectura.
• Filas de Total: Agregar filas de total para cálculos rápidos, como sumas y promedios.
• Referencias Estructuradas: Utiliza nombres de columna en lugar de referencias de celda, mejorando la claridad de las fórmulas.

5. Análisis de Datos con Tablas Dinámicas

Crear Tablas Dinámicas:

• Selecciona tu tabla de datos.
• Ve a “Insertar” > “Tabla dinámica”.
• Arrastra y suelta campos para resumir y analizar datos fácilmente.

Ejemplo de Uso:

• Analizar ventas por producto, cliente, o período.
• Filtrar datos dinámicamente para obtener diferentes perspectivas.

6. Automatización con Macros

Crear Macros:

• Ve a “Vista” > “Macros” > “Grabar macro” para automatizar tareas repetitivas.
• Utiliza VBA (Visual Basic for Applications) para crear scripts más complejos que automaticen procesos de datos.

7. Protección y Seguridad de Datos

Proteger Hojas y Celdas:

• Usa la función de “Proteger hoja” para evitar cambios no deseados en datos críticos.
• Asigna permisos específicos a los usuarios para editar ciertas partes de la hoja.

Copia de Seguridad:

• Guarda copias de seguridad regularmente para evitar la pérdida de datos.

Alternativa: Generación de Datos de Muestra Propios en Excel

Aunque el enfoque principal es encontrar datos reales o realistas, existe la opción de generar datos de muestra directamente dentro de Excel. Esto puede ser útil en situaciones específicas: cuando se necesita una estructura de datos muy particular que no se encuentra fácilmente, cuando se requieren rangos de valores específicos para probar fórmulas, o simplemente como una forma rápida de obtener datos tabulares para practicar una función sin necesidad de buscar externamente.

Métodos Comunes

• Uso de Fórmulas: Excel ofrece funciones para generar números aleatorios. ALEATORIO.ENTRE(inferior, superior) (o RANDBETWEEN) es muy útil para generar números enteros dentro de un rango específico. ALEATORIO() (o RAND) genera números decimales entre 0 y 1. Estas funciones se pueden combinar con funciones de texto o secuencias para crear identificadores o nombres simulados (por ejemplo, concatenando “Cliente-” con un número aleatorio). Sin embargo, es importante reconocer que estos datos serán puramente aleatorios y carecerán de los patrones, correlaciones y anomalías presentes en los datos del mundo real.  
• Complementos (Add-ins) de Excel: Existen complementos, tanto gratuitos como de pago, diseñados para generar datos de prueba más realistas. Un ejemplo mencionado es un complemento llamado “Fake Name Generator” (o similar) que puede crear listas de nombres, direcciones, correos electrónicos y otros datos de texto simulados. Estos pueden ser útiles para poblar rápidamente tablas con datos que parecen más auténticos que simples secuencias numéricas.  
• Funcionalidades Integradas (Limitadas para Generación): Herramientas como Relleno Rápido (Flash Fill) o Texto en Columnas son excelentes para manipular y transformar datos existentes , pero no están diseñadas para generar datos nuevos desde cero.  

Si bien la generación de datos en Excel ofrece conveniencia y control sobre la estructura y los rangos de valores , tiene una limitación fundamental para la práctica del análisis de datos profundo. Los datos generados artificialmente, especialmente mediante fórmulas simples, carecen de la complejidad inherente, los matices, las inconsistencias, los valores atípicos y los sesgos que caracterizan a los conjuntos de datos del mundo real. Gran parte del desafío y el valor del análisis de datos radica en descubrir y manejar estas imperfecciones y patrones ocultos. Por lo tanto, mientras que los datos generados pueden ser adecuados para practicar la sintaxis de una fórmula específica o para configurar rápidamente una estructura de tabla básica, son menos efectivos para desarrollar habilidades analíticas robustas, pensamiento crítico y la capacidad de lidiar con la ambigüedad y la “suciedad” de los datos reales.

Conclusión y Recomendaciones

Este artículo ha explorado una amplia gama de recursos para obtener bases de datos de ejemplo gratuitas en formato Excel destinadas a la práctica del análisis de datos. Se ha demostrado que existen múltiples vías para adquirir estos recursos, cada una con sus propias características:

• Plataformas educativas dedicadas y recursos curados que ofrecen datasets limpios y a menudo contextualizados, ideales para principiantes y aprendizaje enfocado.  
• Grandes repositorios de datos como Kaggle y Data.world , que proporcionan una vasta diversidad temática pero pueden requerir habilidades de filtrado y conversión de formato (CSV a Excel), además de ofrecer integraciones directas mediante complementos.  
• Portales de datos abiertos gubernamentales e institucionales , que brindan acceso a datos del mundo real con alta relevancia contextual, aunque la disponibilidad directa en Excel y la calidad de la documentación pueden variar.  
• Contenido educativo y tutoriales , que integran los datasets directamente con las instrucciones de aprendizaje.  
• Plantillas específicas por tema (ventas, finanzas, etc.) , que reflejan casos de uso comunes de Excel en los negocios.  

Se ha destacado la importancia de la conversión de formato CSV a Excel y el valor creciente de los complementos de Excel que conectan la herramienta de escritorio con plataformas de datos externas.

Enfoque Estratégico para la Selección

Se recomienda un enfoque progresivo para la selección de datasets. Los usuarios que se inician en el análisis de datos con Excel o que desean practicar una técnica muy específica pueden beneficiarse comenzando con los datasets más limpios y estructurados que se encuentran en plataformas educativas o asociados a tutoriales. Una vez que se adquiere confianza con las herramientas y técnicas básicas, es aconsejable pasar a explorar los grandes repositorios y los portales de datos abiertos. Trabajar con estos datasets más diversos, a menudo más grandes y potencialmente menos estructurados o documentados, permite desarrollar habilidades cruciales en limpieza de datos, análisis exploratorio y manejo de la complejidad del mundo real. La clave es alinear la elección del conjunto de datos con los objetivos de aprendizaje específicos para cada sesión de práctica: ¿se busca practicar limpieza, tablas dinámicas, visualización, modelado, o funciones específicas?  

Importancia de la Evaluación Sistemática

Antes de invertir tiempo en analizar un conjunto de datos, es fundamental aplicar la lista de verificación propuesta en la Sección VII. Evaluar el formato del archivo (¿es Excel o requiere conversión?), la estructura y complejidad (¿es tabular?, ¿es limpio o sucio?, ¿tamaño adecuado?) y la disponibilidad de contexto y documentación (¿existe un diccionario de datos?) ayudará a asegurar que el dataset elegido sea apropiado para los objetivos y técnicamente viable, maximizando así la eficiencia del tiempo de práctica.  

Consideraciones Finales

El dominio del análisis de datos en Excel, como cualquier habilidad práctica, se logra a través de la dedicación y la repetición. No hay sustituto para la experiencia práctica de trabajar con datos. Al utilizar la diversidad de recursos gratuitos identificados en este blog y al seleccionar estratégicamente los conjuntos de datos que se alinean con las metas de aprendizaje individuales, los usuarios pueden construir de manera efectiva su competencia y confianza. La capacidad de tomar datos brutos, limpiarlos, analizarlos y comunicar los hallazgos de manera efectiva utilizando Excel es una habilidad valiosa y alcanzable a través de la práctica constante y deliberada. El viaje de convertir datos en insights accionables comienza con la voluntad de explorar, experimentar y aprender haciendo.