Las entrevistas para analista de datos suelen combinar tres cosas: una prueba técnica (SQL, Excel y, a veces, Python), un caso de negocio en el que razonas un problema con datos, y preguntas conductuales sobre proyectos que has realizado. Los entrevistadores quieren ver que sabes obtener las cifras correctas, explicar lo que significan y ayudar a alguien a tomar una decisión. A continuación encontrarás 30 preguntas de entrevista para analista de datos con respuestas de ejemplo y consultas de SQL resueltas.
Lo que buscan los entrevistadores
| Área | Lo que quieren ver |
|---|---|
| SQL y herramientas | Consultas correctas y legibles; comodidad con joins y agregaciones |
| Calidad de los datos | Revisas si hay problemas antes de confiar en una cifra |
| Criterio de negocio | Relacionas el análisis con una decisión |
| Comunicación | Explicas los resultados de forma sencilla a personas no técnicas |
| Curiosidad | Preguntas "por qué" y profundizas en los datos |
Preguntas de SQL
Estos ejemplos usan dos tablas:
- orders(order_id, customer_id, order_date, amount)
- customers(customer_id, name, signup_date)
1. Encuentra los dos clientes con mayores ingresos totales
SELECT customer_id, SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 2;
2. Encuentra a los clientes que nunca han hecho un pedido
SELECT c.customer_id, c.name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_id IS NULL;
Explica por qué funciona un LEFT JOIN con IS NULL: conserva a todos los clientes y deja vacías las columnas de pedidos donde no hay coincidencia.
3. Encuentra el segundo pedido más grande de cada cliente
SELECT customer_id, order_id, amount
FROM (
SELECT customer_id, order_id, amount,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY amount DESC) AS rn
FROM orders
) ranked
WHERE rn = 2;
Menciona la diferencia entre ROW_NUMBER, RANK y DENSE_RANK cuando hay empates.
4. Calcula los ingresos mensuales
SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month, SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
DATE_TRUNC es sintaxis de PostgreSQL; en SQLite usarías strftime('%Y-%m', order_date), y otras bases de datos tienen sus propias funciones. Di qué dialecto estás usando.
5. ¿Cuál es la diferencia entre WHERE y HAVING?
WHERE filtra las filas antes de agrupar; HAVING filtra los grupos después de la agregación.
6. ¿Cuáles son los tipos de joins?
Inner, left, right y full outer; explica cuándo usarías cada uno y qué pasa con las filas sin coincidencia.
7. ¿Cómo encontrarías registros duplicados?
Agrupa por las columnas que deberían ser únicas y filtra con HAVING COUNT(*) > 1.
8. ¿Qué es una función de ventana y cuándo la usarías?
Un cálculo sobre filas relacionadas sin colapsarlas, como totales acumulados, rankings o la comparación de cada fila con la anterior.
Excel y hojas de cálculo
9. ¿Cuál es la diferencia entre BUSCARV y XLOOKUP (o INDEX/MATCH)?
XLOOKUP e INDEX/MATCH pueden buscar hacia la izquierda, manejan los valores faltantes con más flexibilidad y no se rompen cuando las columnas cambian de lugar.
10. ¿Cómo usas las tablas dinámicas?
Para resumir datos por categorías rápidamente, como los ingresos por región y por mes.
11. ¿Cómo limpiarías una hoja de cálculo desordenada?
Eliminar duplicados, estandarizar los formatos (fechas, mayúsculas y minúsculas del texto), tratar las celdas vacías y revisar los valores atípicos.
Estadística
12. ¿Cuál es la diferencia entre la media y la mediana, y cuándo usarías cada una?
La mediana es mejor cuando los datos están sesgados, como los ingresos o el valor de los pedidos.
13. ¿Qué es un valor p?
La probabilidad de observar un resultado al menos tan extremo como el obtenido si en realidad no hubiera ningún efecto. Un valor p pequeño sugiere que el resultado es poco probable que sea solo azar, pero no te dice qué tan grande o importante es el efecto.
14. ¿Cuál es la diferencia entre correlación y causalidad?
Que dos variables se muevan juntas no significa que una cause la otra; un tercer factor o el azar pueden explicarlo. Los experimentos ayudan a establecer la causalidad.
15. ¿Cómo diseñarías una prueba A/B?
Define la métrica y la hipótesis, decide el tamaño de la muestra, asigna a los usuarios al azar, ejecuta la prueba durante un periodo fijo y revisa la significancia y el impacto práctico.
16. ¿Qué es un valor atípico y qué haces con él?
Investígalo antes de eliminarlo; puede ser un error o un caso real e importante.
Limpieza y calidad de los datos
17. ¿Cómo manejas los datos faltantes?
Averigua por qué faltan y luego decide: eliminarlos, completarlos con un valor razonable o marcarlos. Explica el efecto en los resultados.
18. ¿Cómo compruebas si un conjunto de datos es confiable?
Compara el número de filas con la fuente, cuadra los totales, revisa los rangos de fechas, los duplicados y haz verificaciones por muestreo.
19. Háblame de una vez en la que encontraste un error en los datos
Una breve historia STAR con lo que hiciste para corregirlo en su origen.
Visualización y paneles de control
20. ¿Cómo eliges el gráfico adecuado?
Líneas para tendencias en el tiempo, barras para comparar categorías, dispersión para relaciones; evita los gráficos de pastel con muchas porciones.
21. ¿Cómo diseñarías un panel de control para directivos?
Unas pocas métricas clave arriba, tendencias, etiquetas claras y filtros solo cuando hagan falta.
22. ¿Qué herramientas de BI has usado?
Menciónalas y un panel que hayas creado. Consulta nuestras preguntas de entrevista de Power BI.
Preguntas de casos de negocio
23. Los registros bajaron un 20 % la semana pasada. ¿Cómo lo investigarías?
"Primero confirmaría que la caída es real revisando el seguimiento y la carga de datos. Luego compararía por plataforma, país, fuente de tráfico y paso del registro para ver dónde ocurrió. Si se concentra en un canal o en un paso, revisaría si hubo cambios allí, como el fin de una campaña o una actualización del sitio. Compartiría lo que encontré y lo que todavía no sabemos."
24. ¿Cómo medirías el éxito de una función nueva?
Define el objetivo, elige una métrica principal y métricas de control, y compara con un grupo de control o con un periodo de antes y después.
25. ¿Qué métricas seguirías para una tienda en línea?
Tráfico, tasa de conversión, valor promedio del pedido, tasa de recompra y costo de adquisición de clientes.
26. ¿Cómo explicarías un hallazgo complejo a un gerente no técnico?
Empieza por la conclusión y su impacto, usa un solo gráfico sencillo y mantén el método breve.
Preguntas conductuales
27. Háblame de un análisis que cambió una decisión
La pregunta, los datos, lo que encontraste y lo que cambió.
28. Describe una vez en la que tuviste que trabajar con datos incompletos
Qué supuestos hiciste y cómo los comunicaste.
29. ¿Cómo priorizas las solicitudes de varios interesados?
Impacto de negocio y urgencia, acordado con los interesados o con tu gerente.
30. Háblame de una vez en la que tu análisis estaba equivocado
Asúmelo, corrígelo y explica lo que ahora revisas.
Para estructurar estas historias, consulta nuestra guía del método STAR.
Prepara un proyecto de portafolio sólido
| Parte | Qué incluir |
|---|---|
| Pregunta | Una pregunta de negocio clara |
| Datos | Fuente, tamaño y cómo los limpiaste |
| Método | Pasos en SQL, hoja de cálculo o Python |
| Hallazgo | Uno o dos resultados claros con un gráfico |
| Decisión | Qué debería hacer alguien con base en ello |
Cómo prepararte
- Practica SQL a diario durante dos semanas: joins, agregaciones y funciones de ventana.
- Repasa estadística básica: promedios, distribuciones, pruebas A/B, valores p.
- Prepara un proyecto de portafolio y tres historias STAR.
- Practica en voz alta un caso de "por qué cambió esta métrica".
- Investiga el producto de la empresa y las métricas que probablemente le importan.
Para roles afines, consulta preguntas de entrevista para analista de negocio y preguntas de entrevista de Python. Si quieres herramientas que te ayuden a prepararte, nuestro resumen de herramientas de IA para entrevistas de analista de datos compara las opciones.
Practica explicaciones de SQL y respuestas de casos
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