**Las tablas dinámicas** son una de las características más potentes de Excel, lo que permite a los usuarios **resumir rápidamente grandes conjuntos de datos en tablas significativas**. 

Ofrecen una **organización dinámica de datos**, lo que facilita la agregación, comparación y análisis. 

Con **segmentaciones** y otras herramientas, las tablas dinámicas ofrecen **vistas personalizadas de datos**, lo que las hace increíblemente versátiles para diferentes necesidades analíticas.

# Tarea

Ahora aplica las habilidades que has aprendido para crear una tabla similar, reflejando **Ubicación** como filas, **Categoría** como columnas y **Cantidad_Vendida** como el valor. 

Luego, incorpora un slicer utilizando la columna **Fecha**, para que la visualización final aparezca de la siguiente manera:

Con el slicer de Datos usado en la tarea, ¿cuántos artículos de todas las categorías se vendieron en total el 01/01/2022?

Data Analysis with Excel provides a practical guide to mastering the most essential data management, manipulation, and analysis techniques using Microsoft Excel. You'll gain proficiency in Excel's powerful capabilities, progressing through data analysis methods, and creating dynamic visualizations and interactive dashboards. By the end, you'll learn to automate reporting and apply advanced analytics, equipping you to make informed, data-driven decisions efficiently.

Aprenda a importar, limpiar y transformar datos con funciones avanzadas de Excel para preparar conjuntos de datos para un análisis en profundidad. Domine técnicas para navegar por datos complejos con funciones de búsqueda.

Adéntrate en el núcleo del poder analítico de Excel dominando análisis condicionales, funciones estadísticas y tablas dinámicas. Esta sección te enseña cómo extraer información significativa de grandes conjuntos de datos utilizando una variedad de herramientas analíticas.

Adquiere las habilidades para crear gráficos estadísticos y construir paneles interactivos que comuniquen datos visualmente. Aprende a automatizar tareas repetitivas y generar informes de manera eficiente, mejorando la productividad y la interacción con los datos.

Cubre el análisis de correlación para determinar relaciones entre variables utilizando el coeficiente de correlación de Pearson, la regresión lineal para explorar relaciones entre variables, la adición de líneas de tendencia para el análisis de patrones en la previsión y el uso de pruebas t y pruebas z en pruebas de hipótesis para evaluar la significancia estadística.

Análisis de Datos con Excel

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