Microsoft Excel es una herramienta esencial en el ámbito del análisis de datos, conocida por su versatilidad en la visualización y procesamiento de información. Su accesibilidad y la amplia gama de funcionalidades que ofrece la convierten en una opción popular tanto para principiantes como para profesionales. Con la reciente integración de la Inteligencia Artificial de Microsoft a través de Copilot, las capacidades de Excel han alcanzado un nuevo nivel, prometiendo revolucionar la manera en que interactuamos con los datos.

En esta entrada, quiero compartir un proyecto realizado durante este cuatrimestre en la asignatura «Hojas de Cálculo: Nivel Avanzado» en mi universidad. El desafío consistía en elegir un conjunto de datos y crear un dashboard que cumpliera con ciertos requisitos establecidos por el profesor, como el uso de funciones específicas, diferentes tipos de fuentes, y la inclusión de formatos condicionales, entre otros. Aprovechando la oportunidad de trabajar con datos de la NBA, me sumergí en este proyecto para explorar al máximo las capacidades de Excel.

El conjunto de datos que utilicé incluía estadísticas detalladas de jugadores de la NBA, abarcando desde métricas básicas de boxscore hasta estadísticas avanzadas, desde 1950 hasta 2017. Sin embargo, debido a la falta de algunas métricas en las primeras décadas, decidí centrarme en el período de 1980 a 2017. Esto no solo me permitió trabajar con datos más completos, sino también manejar adecuadamente los valores nulos. Dividí los datos por décadas para observar la evolución de diferentes aspectos del juego a lo largo del tiempo.

Al finalizar el proyecto, me sorprendió gratamente el potencial de Excel. Pude crear un dashboard visualmente atractivo y fácil de interpretar, utilizando imágenes y formatos condicionales para resaltar la información clave. Aunque el análisis no sigue un criterio estrictamente académico (por ejemplo, el ranking de MVPs se basa en el PER de los jugadores, lo que explica por qué Marjanović aparece en segundo lugar; y los mejores jugadores defensivos se clasifican según el número total de robos), el objetivo del proyecto era demostrar las capacidades de Excel más que realizar un análisis exhaustivo. Estoy muy satisfecho con los resultados y el aprendizaje obtenido durante este proceso.

Adjunto el archivo de este proyecto para que puedan explorarlo y les animo a dejar sus comentarios e impresiones sobre este trabajo y las posibilidades de Excel en el análisis de datos.

Además, estoy emocionado de que esta sea mi primera entrada en esta página web. Siempre he tenido muchas ideas que compartir, pero nunca me había animado a dar el paso definitivo. Hoy, con este proyecto de análisis de datos aplicados al baloncesto, he encontrado mi pasión y me siento inspirado para continuar escribiendo y compartiendo más contenido.

Nos vemos en el siguiente,

Basketmática