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En muchos proyectos de datos, el entusiasmo por modelar o aplicar la técnica más novedosa nos hace saltear un paso clave: entender los datos. Esta charla es una invitación (o una advertencia) a no subestimar el análisis exploratorio de datos (EDA). Desde mi experiencia como estadística trabajando en proyectos reales, voy a contar qué cosas pueden salir mal si no hacés un EDA consciente: Usar variables con codificaciones que cambiaron en el tiempo Entrenar modelos con datos que no se actualizan como pensás Detectar patrones que no existen por mirar un solo período También voy a compartir por qué validar los datos con tus interlocutores no solo evita errores, sino que muchas veces genera descubrimientos valiosos para el negocio. No se trata solo de gráficos lindos o de limpiar outliers: se trata de entender la historia que cuentan los datos, para tomar decisiones más informadas y construir soluciones más sólidas. Porque sin EDA, no hay paraíso.