DataMotto

Cada cuaderno asigna un agente a la tarea que tienes delante. El de preparación trabaja la estructura y la limpieza; el de análisis toma el relevo cuando la tabla ya es estable y ejecuta gráficos exploratorios, resúmenes y modelos sencillos. Separar el trabajo mantiene el foco de cada agente y te deja un punto claro donde revisar el razonamiento antes de seguir.

Subes un CSV o un Excel y DataMotto detecta los tipos, renombra encabezados descuidados, elimina filas y columnas vacías y descarta las columnas que repiten un solo valor. Ese último paso importa más de lo que parece: una columna constante no aporta nada al modelo y suele esconder una exportación rota. Las propuestas se revisan, no se aplican en silencio, y el archivo original sigue siendo el original.

La puntuación de calidad de datos mide si el conjunto sirve para la pregunta que hiciste, no si está ordenado en abstracto. Enumera los problemas encontrados, contrasta los datos con tu objetivo y sugiere enriquecer aquellas columnas demasiado vacías para sostener una conclusión. Léela como un semáforo: una nota baja significa frenar, no que el archivo no valga nada.

Eliges una columna, marcas un ejemplo de lo que buscas y lo describes con una frase. El agente escribe el código de extracción y coloca el resultado en una columna nueva, más rápido que armar una expresión regular a mano y más fácil de auditar porque el código queda a la vista. Funciona bien con referencias de pedido, nombres de producto y fragmentos de direcciones; se atasca cuando una columna mezcla formatos sin un marcador común.

En lugar de exportar una hoja cada semana, conectas una base de datos de Notion, los registros de HubSpot o los datos de Stripe y el cuaderno los recupera. La conexión convierte los registros en un dataframe, así que la misma limpieza y el mismo análisis se aplican igual. Sirve para informes recurrentes, y también implica que el análisis es tan reciente como la última sincronización.

Cada página del cuaderno ejecuta Python, R y Julia en sesiones separadas, con una lista larga de paquetes estadísticos ya instalados, y puedes añadir lo que falte en un entorno reproducible. Las variables no cruzan de una sesión a otra, así que un dataframe creado en Python no existe para R. Es una limitación real en flujos mixtos y, a la vez, la razón por la que el cuaderno sigue siendo predecible cuando lo compartes.