ChatGPT para limpiar datos de Excel: qué revisar y cómo hacerlo

Aprende a encontrar duplicados, espacios, nombres inconsistentes, valores vacíos y otros problemas antes de analizar un Excel.

Guía práctica de HazloIA·Actualizado: 2026-10-06

Respuesta rápida

Antes de limpiar un Excel, pide a ChatGPT un diagnóstico. Después decide qué cambios son seguros y conserva una copia original. La limpieza debe ser reproducible y no eliminar información válida por accidente.

Casos prácticos

Cosas que puedes hacer de verdad

La forma más útil de aprender estas tareas es ver qué pedir, qué resultado esperar y qué revisar antes de utilizarlo.

Madrid vs madrid

Detectar valores iguales escritos con mayúsculas diferentes.

Qué deberías conseguir: Una lista de valores equivalentes y una normalización propuesta.

Espacios invisibles

Encontrar textos que parecen iguales pero contienen espacios.

Qué deberías conseguir: Una propuesta de limpieza con ESPACIOS y otras funciones.

Categorías inconsistentes

Agrupar nombres como 'Perifericos', 'Periféricos' y 'perifericos'.

Qué deberías conseguir: Una tabla de equivalencias antes de modificar los datos.

La limpieza empieza por diagnosticar

No empieces diciéndole a la IA que borre o cambie datos. Pídele primero que enumere los problemas encontrados y explique por qué considera que son problemas.

Qué problemas puede buscar

Valores vacíos o incompletos.
Duplicados exactos.
Mayúsculas y minúsculas inconsistentes.
Espacios al principio o final.
Fechas con formatos diferentes.
Números guardados como texto.
Categorías escritas de varias formas.
Valores imposibles o poco plausibles.

Ejemplo con el dataset de HazloIA

Descarga el dataset de ventas de ejemplo y pide a ChatGPT que encuentre las inconsistencias antes de modificarlo.

Descargar dataset →

Revisa este CSV como si fuera una base de datos de ventas. Encuentra diferencias de escritura, valores vacíos, fechas con formatos distintos, valores numéricos anómalos y duplicados. No modifiques nada. Quiero primero una tabla con fila, columna, problema y solución propuesta.

Normalizar no significa borrar

Si aparecen dos valores similares, no significa automáticamente que sean el mismo. "Apple" y "Apple Inc." podrían representar la misma empresa, pero esa decisión depende del contexto.

Por eso es mejor pedir una tabla de equivalencias y aprobarla antes de aplicar cambios masivos.

Qué revisar después de limpiar

Número total de filas.
Totales económicos.
Número de clientes y productos.
Distribución por categorías.
Registros eliminados o fusionados.
Cambios de formato.

Para copiar

Prompts que puedes probar ahora mismo

Diagnóstico

Prompt 1

Analiza este archivo y encuentra problemas de calidad de datos. No cambies nada. Devuélveme fila, columna, problema, motivo y solución propuesta.

Normalización

Prompt 2

Identifica valores que probablemente representan la misma categoría aunque estén escritos de forma diferente. Crea una tabla de equivalencias y espera a mi confirmación antes de aplicar cambios.

Comprobación final

Prompt 3

Después de limpiar el archivo, compara antes y después. Comprueba filas, totales, categorías y valores críticos. Señala cualquier diferencia que no pueda explicarse por los cambios realizados.

Sigue aprendiendo