Análisis exploratorio: conocer el terreno

Concepto

Antes de responder la pregunta del análisis, conviene conocer los datos: cuántos registros hay, qué período cubren, qué categorías tienen, si hay huecos o valores raros. A eso se le llama análisis exploratorio. La IA es buena para proponer la lista de chequeos; los resultados tienen que salir de los datos.

Una lista de chequeos típica.

• Volumen: cuántas filas, y si coincide con lo que esperabas.
• Período: primera y última fecha, y si hay meses sin datos.
• Categorías: valores distintos de cada columna de texto.
• Distribución: mínimo, máximo y promedio de cada número; valores extremos.
• Faltantes y duplicados.

Una afirmación para comprobar. Le describes la tabla tickets a la IA, con su primera y su última fecha, y responde:

"Los datos van de marzo a julio de 2026: puedes comparar la evolución
mensual de los cinco meses."

Que el primer ticket sea de marzo y el último de julio no significa que haya tickets todos los meses. Un mes sin datos puede ser un mes tranquilo, un sistema caído o un archivo que no se exportó, y cambia completamente la comparación.

Contar por período. La forma de comprobarlo es contar los registros de cada mes. Con fechas guardadas como texto AAAA-MM-DD, los primeros 7 caracteres son el año y el mes:

SELECT SUBSTRING(fecha_creacion, 1, 7) AS mes, estado
FROM tickets
ORDER BY fecha_creacion;