Diseño y preparación del análisis

• Revisión de datos, indicadores y variables.

• Definición de estructuras de análisis orientadas a objetivos reales.

• Acompañamiento en decisiones metodológicas.

• Prevención de errores habituales antes de empezar con el análisis.

Análisis de datos con Python

• Limpieza, transformación y validación de datos reales.

• Estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos (EDA).

• Contraste de hipótesis y análisis inferencial.

• Comparación entre grupos, segmentos o periodos.

• Análisis de relaciones entre variables.

• Modelos de regresión básicos e indicadores de rendimiento.

Business Intelligence & Analytics

• Diseño de modelos de datos orientados a análisis.

• Definición y cálculo de KPIs y métricas clave.

• Análisis de evolución temporal y comparativas.

• Soporte a la toma de decisiones basada en datos.

Visualización y exploración con Power BI

• Dashboards interactivos para equipos de gestión.

• Exploración de patrones, tendencias y desviaciones.

• KPIs claros y accionables.

• Apoyo para la interpretación de resultados.

Interpretación y comunicación

• Traducción de resultados analíticos a conclusiones útiles.

• Apoyo en informes y presentaciones.

• Acompañamiento a equipos no técnicos.

• Explicación clara de lo que los datos permiten (y no permiten) concluir.