Limpiar datos de participantes y condados
Quita errores invisibles de listas comunitarias usando ESPACIOS, CONCATENAR, Texto a columnas y funciones de extracción.
Al terminar el Módulo 3, vas a poder:
- Reconocer tres tipos comunes de datos sucios.
- Usar ESPACIOS/TRIM para limpiar texto.
- Combinar y separar columnas con CONCATENAR y Texto a columnas.
- Extraer partes de un texto con IZQUIERDA, DERECHA y EXTRAE.
- Explicar qué cambió en una lista después de limpiarla.
Lectura inicial del módulo: Por qué limpiar datos importa
Los datos sucios bloquean el trabajo de organización. Un condado puede aparecer como “Hall”, “Hall County” y “ HALL ” con espacios invisibles. Una persona puede tener el nombre partido en varias columnas. Un teléfono puede tener paréntesis, guiones o espacios. Para una persona, esos errores se ven pequeños. Para una fórmula, pueden romper el análisis.
Limpiar datos es una forma de cuidar el trabajo. Si una lista está limpia, un equipo puede llamar, enviar mensajes, asignar voluntarios y revisar necesidades con menos confusión. Si una lista está desordenada, una persona puede quedarse fuera de una comunicación importante o un condado puede contarse mal.