Problema
Las respuestas abiertas y datos de encuesta necesitaban codificación, depuración, trazabilidad y entregables comprensibles para análisis posterior.
Caso anonimizado
Pipeline de encuestas y análisis cualitativo
Transformación de exportaciones de encuestas en salidas analíticas revisables con Python, pandas, Excel y criterios humanos.
- Tipo de cliente
- Proyecto de evaluación y análisis social
- Tecnologías
- PythonpandasParquetExcelCSVpytestR
Restricciones
- Respuestas abiertas con variación lingüística y criterio interpretativo.
- Necesidad de conservar revisión humana y no delegar conclusiones a una caja negra.
- Entregables en formatos manejables para usuarios no técnicos.
Qué se hizo
- Scripts Python para importar, limpiar, codificar y revisar datos.
- Codebooks, colas de revisión, auditoría de imputaciones y salidas Excel.
- Síntesis cualitativa y cuantitativa con trazabilidad del proceso.
- Documentación para repetir el flujo con nuevas tandas de datos.
Gobierno y seguridad
- Revisión humana en puntos de decisión interpretativa.
- Auditoría de imputaciones y excepciones.
- Separación de datos fuente, datos procesados y entregables.
Qué demuestra
- Automatización cuidadosa cuando el contexto importa.
- Capacidad para mezclar datos cualitativos y cuantitativos.
- Entrega en formatos útiles para equipos de investigación o gestión.
Resultado
El análisis pasó de exportaciones difíciles de manejar a una base revisable y reutilizable para conclusiones, informes y mejoras del cuestionario.
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