Trabajar con fechas y horas

La mayor parte del análisis de negocio depende del tiempo. Las tendencias de ingresos, los patrones estacionales y las comparaciones interanuales requieren trabajar bien con las fechas. Esta guía explica las técnicas esenciales para manejar datos de fecha y hora en Querri.

Por qué importan las fechas

Las fechas permiten responder las preguntas de negocio más valiosas:

Tendencias: ¿los ingresos crecen o disminuyen?
Estacionalidad: ¿cuáles son nuestros periodos de mayor actividad?
Comparaciones: ¿cómo se compara este trimestre con el mismo del año pasado?
Actividad reciente: ¿qué ocurrió en los últimos 30 días?

Sin un buen manejo de las fechas, solo obtendrá fotografías estáticas en lugar de información que evoluciona.

Formatos de fecha que Querri reconoce

Querri reconoce automáticamente la mayoría de los formatos de fecha comunes:

Formato	Ejemplo
ISO 8601 (recomendado)	2024-03-15
Mes/día/año (EE. UU.)	03/15/2024
Día/mes/año	15/03/2024
Mes abreviado en texto	15-Mar-2024
Fecha completa en texto	March 15, 2024
Con hora	2024-03-15T14:30:00

Extraer partes de una fecha

Obtenga los componentes de una fecha para agrupar y filtrar.

Extracciones comunes

"Agregue una columna de año a partir de order_date"
"Extraiga el mes de cada fecha"
"Obtenga el día de la semana de cada transacción"
"Agregue una columna de trimestre"

Partes de fecha disponibles

Parte	Valores de ejemplo	Úsela para
Año	2023, 2024	Comparaciones interanuales
Trimestre	T1, T2, T3, T4	Informes trimestrales
Mes	enero, 1-12	Tendencias mensuales
Semana	1-52	Análisis semanal
Día	1-31	Patrones diarios
Día de la semana	lunes a domingo	Patrones semanales
Hora	0-23	Análisis a lo largo del día

Combinar extracciones

Cree agrupaciones útiles:

"Agregue columnas de año y mes para agrupar por mes"
"Extraiga el año, el trimestre y el mes de la fecha"
"Agregue una columna de año-mes, por ejemplo '2024-03'"

Filtrar por fecha

Concéntrese en los periodos que importan.

Periodos específicos

"Filtre los datos de marzo de 2024"
"Muestre solo los datos del cuarto trimestre de 2023"
"Conserve las transacciones de 2024"
"Filtre solo los días de lunes a viernes"

Rangos de fechas

"Filtre de enero a marzo de 2024"
"Muestre los datos del 2023-01-01 al 2023-12-31"
"Conserve los pedidos entre Black Friday y Año Nuevo"

Fechas relativas

Filtre en función de la fecha actual para obtener informes que se mantengan al día:

"Filtre los últimos 30 días"
"Muestre los datos de los últimos 12 meses"
"Conserve las transacciones de este trimestre"
"Filtre desde el inicio del año hasta hoy"

Antes y después

"Muestre los pedidos anteriores a julio de 2024"
"Filtre los clientes que se registraron después de 2023"
"Conserve las transacciones de la última semana"

Agregaciones por tiempo

Agrupe los datos por periodos para analizar tendencias.

Por periodo

"Ingresos totales por mes"
"Cantidad de pedidos por semana"
"Usuarios activos por día"
"Ventas por trimestre"

Elegir la granularidad adecuada

Granularidad	Ideal para	Datos necesarios
Por hora	Patrones a lo largo del día, operaciones	Al menos unos días
Diaria	Tendencias recientes y detalladas	Al menos un mes
Semanal	Equilibrio entre detalle y legibilidad	Al menos 3 meses
Mensual	Informes de negocio	Al menos un año
Trimestral	Informes para la dirección	Al menos 2 años
Anual	Tendencias a largo plazo	3 años o más

Calendarios fiscales

Si su año fiscal no coincide con el año calendario:

"Agrupe por trimestre fiscal (el año fiscal comienza en abril)"
"Agregue una columna de año fiscal que comience en julio"

Comparar periodos

Compare periodos para entender los cambios.

Mes a mes

"Compare los ingresos de este mes con los del mes pasado"
"Muestre la variación mensual de los pedidos"
"Calcule la tasa de crecimiento mes a mes"

Interanual

"Compare 2024 con 2023 por mes"
"Crecimiento interanual de los ingresos"
"Muestre este trimestre frente al mismo trimestre del año pasado"

Mismo periodo en distintos años

"Compare este marzo con el marzo del año pasado"
"Muestre las ventas de Black Friday de los últimos 3 años"
"Compare el cuarto trimestre de todos los años"

Tablas comparativas

Cree tablas para comparar periodos:

"Cree una tabla con los ingresos mensuales de 2023 y 2024 lado a lado"
"Muestre las ventas de esta semana, de la semana pasada y de la misma semana del año pasado"

Encontrar patrones en las fechas

Descubra cuándo ocurren las cosas.

Estacionalidad

"Muestre los ingresos promedio por mes para ver patrones estacionales"
"Compare el desempeño trimestral de varios años"
"¿Qué meses tienen las ventas más altas?"

Patrones por día de la semana

"Pedidos promedio por día de la semana"
"Compare las ventas de lunes a viernes con las del fin de semana"
"¿Qué día tiene más registros de clientes?"

Patrones por hora del día

"Muestre los pedidos por hora del día"
"¿A qué hora compran más los clientes?"
"Tiempo de respuesta promedio por hora"

Identificar anomalías

"Muestre los días con ventas inusualmente altas o bajas"
"Encuentre las semanas en que los pedidos bajaron más de un 20%"
"Resalte las fechas que son valores atípicos estadísticos"

Cálculos con fechas

Cree columnas nuevas basadas en fechas.

Duraciones

"Calcule los días entre el pedido y la entrega"
"Agregue una columna con la antigüedad de cada cliente en meses"
"¿Cuántos días han pasado desde la última compra de cada cliente?"

Aritmética de fechas

"Sume 30 días a cada fecha"
"Encuentre el primer día de cada mes"
"Calcule el último día de cada trimestre"

Edad y actividad reciente

"Calcule la edad a partir de la fecha de nacimiento"
"Días desde la última actividad de cada usuario"
"¿Qué antigüedad tiene cada ticket abierto?"

Cálculos móviles

Suavice las fluctuaciones con ventanas móviles.

Promedios móviles

"Calcule el promedio móvil de 7 días de las ventas"
"Agregue una columna con el promedio móvil de 30 días"
"Muestre los ingresos semanales con un promedio móvil de 4 semanas"

Totales móviles

"Calcule los ingresos de los últimos 12 meses en forma móvil"
"Muestre los pedidos acumulados en ventanas de 90 días"
"Agregue el total de los últimos 30 días"

¿Por qué usar cálculos móviles?

Suavizan la volatilidad: los datos diarios pueden tener mucho ruido; un promedio de 7 días lo atenúa
Revelan tendencias: los promedios móviles muestran la tendencia de fondo
Permiten comparaciones justas: los totales móviles igualan la duración de los periodos

Resolver problemas con fechas

Fechas faltantes

Las series de tiempo suelen tener huecos:

"Complete las fechas faltantes con valores en cero"
"¿Hay huecos en la secuencia de fechas?"
"Muestre qué fechas faltan en los datos"

Formatos de fecha inconsistentes

Cuando las fechas no se reconocen correctamente:

"Convierta la columna date_string a fechas"
"Interprete las fechas de la columna de texto"
"Estandarice todas las fechas al formato AAAA-MM-DD"

Zonas horarias

"Convierta las marcas de tiempo a la hora del Este de EE. UU."
"¿En qué zona horaria están estas fechas?"
"Normalice todas las horas a UTC"

Periodos incompletos

Tenga cuidado al comparar periodos parciales:

"Excluya el mes actual (todavía no ha terminado)"
"Muestre solo semanas completas"
"Excluya los trimestres incompletos"

Patrones comunes con fechas

Patrón 1: análisis de tendencia mensual

Paso 1: "Extraiga el año y el mes de order_date"
Paso 2: "Calcule los ingresos totales por año-mes"
Paso 3: "Cree un gráfico de líneas con los ingresos mensuales"

Patrón 2: comparación interanual

Paso 1: "Agregue columnas de año y mes"
Paso 2: "Cree una tabla dinámica de ingresos con los meses en filas y los años en columnas"
Paso 3: "Calcule la variación porcentual interanual"

Patrón 3: análisis de cohortes

Paso 1: "Extraiga el mes de registro de cada cliente"
Paso 2: "Calcule los meses transcurridos desde el registro en cada transacción"
Paso 3: "Agrupe por cohorte de registro y mes de antigüedad"

Patrón 4: detección de estacionalidad

Paso 1: "Calcule los ingresos promedio de cada mes considerando todos los años"
Paso 2: "Cree un gráfico de barras con los promedios mensuales"
Paso 3: "Identifique los meses de mayor y menor actividad"

Consejos para trabajar con fechas

Verifique primero el rango de fechas: sepa qué periodos cubren sus datos
Busque huecos: las fechas faltantes pueden distorsionar el análisis
Sea explícito con las zonas horarias: sobre todo con datos de varias fuentes
Use periodos completos: no compare meses completos con meses parciales
Tenga en cuenta el contexto del negocio: años fiscales, días festivos y factores estacionales
Documente la granularidad: deje claro si los datos son diarios, semanales, etc.

Próximos pasos

Con estas técnicas, está listo para análisis más avanzados basados en el tiempo:

Agregación de datos: resuma los datos por periodo
Herramienta Forecaster: pronostique valores futuros
Crear visualizaciones: gráficos de líneas para ver tendencias
Conceptos básicos de paneles: paneles basados en el tiempo