Monta en Excel tu dashboard personal de LinkedIn

Monta en Excel tu dashboard personal de LinkedIn

LinkedIn te deja exportar tus propios datos, pero lo que te devuelve es un puñado de CSV sin ningún cuadro de mando encima. Este tutorial monta ese cuadro de mando en Excel.

Qué vas a construir

Un dashboard sobre tu actividad real: evolución de seguidores, qué publicaciones han funcionado y cuáles no, y de dónde vienen las impresiones. Todo a partir del export oficial de LinkedIn, sin herramientas externas ni conexiones a la API.

El proceso

1. Pedir el export de tus datos desde la configuración de LinkedIn y esperar a que te lo envíen.
2. Cargar los CSV con Power Query, que es donde se resuelve el trabajo sucio: las fechas vienen en formato anglosajón y hay columnas que llegan como texto.
3. Modelar lo justo para poder cruzar publicaciones con métricas por fecha.
4. Montar la vista con segmentaciones para filtrar por periodo y tipo de contenido.

Para quién es

Si publicas en LinkedIn con cierta regularidad y quieres ver tu evolución más allá de las métricas por publicación que enseña la propia plataforma, esto te da la foto completa en una sola pantalla. Y de paso es un caso práctico honesto de Power Query con datos reales y sucios.

LinkedIn te da los datos, pero no el cuadro de mando

En tu perfil de LinkedIn tienes un bloque con impresiones, visualizaciones e interacciones, y un botón de exportar. Antes había que solicitar los datos y esperar un día; ahora se descargan de un clic. Lo que te devuelve es un fichero con varias pestañas y ningún análisis encima.

Este tutorial monta ese análisis en Excel, con Power Query y sin conexiones a la API. Y es, de paso, un caso práctico honesto: los datos de LinkedIn llegan sucios de verdad, con cabeceras que sobran, fechas en formato anglosajón y una pestaña que ni siquiera es una tabla plana.

Qué vas a construir

Un cuadro de mando sobre tu actividad real:

  • Evolución de seguidores en el tiempo.
  • Impresiones e interacciones por fecha, con las semanas de más y menos publicación marcadas.
  • Qué publicaciones han funcionado y cuáles no.
  • Un análisis por día de la semana, para ver si hay días que pesan más que otros. Esta es la vista que suele dar la sorpresa: mucha gente descubre patrones que contradicen lo que creía.

El fichero que llega, pestaña a pestaña

El export trae cuatro bloques y cada uno plantea un problema distinto:

Interacción. La más limpia: fecha, impresiones e interacciones. Se carga casi directamente.

Publicaciones principales. Aquí está el trabajo de verdad. No es una tabla plana: son dos bloques dentro de la misma pestaña, un ranking por interacciones y otro por impresiones, cada uno con su cabecera. Hay que separarlos, limpiarlos y fusionarlos para que cada publicación quede en una sola fila con sus dos métricas. Es exactamente el tipo de origen que en la vida real te encuentras y que no se resuelve con importar y aceptar.

Seguidores. Trae también una cabecera de adorno que hay que retirar antes de que Power Query entienda la tabla. Después queda el número de seguidores por día.

Datos demográficos. Resumen por cargo, zona y empresa de quienes te ven.

El proceso, en cuatro fases

  1. Pedir el export desde tu perfil y guardar el fichero en una carpeta fija de tu equipo. Que sea fija importa: es lo que permite refrescar sin volver a configurar la conexión.
  2. Cargar con Power Query desde Datos · Obtener datos · De un archivo · De un libro de Excel, marcando todas las hojas de golpe en el navegador en vez de ir una a una. Aquí se resuelve el trabajo sucio: quitar cabeceras, promover encabezados reales, convertir las fechas del formato anglosajón y arreglar las columnas que llegan como texto.
  3. Modelar lo justo. No hace falta un modelo grande: basta con poder cruzar publicaciones y métricas por fecha, y tener una columna de día de la semana para el análisis final.
  4. Montar la vista, con segmentaciones para filtrar por periodo y por tipo de contenido, y gráficos de evolución.

Por qué merece la pena hacerlo con Power Query

La tentación es limpiar el export a mano: son cuatro pestañas, se hace en media hora. El problema es el mes siguiente, y el otro.

Con la limpieza escrita como consulta, actualizar el cuadro de mando es descargar el nuevo export, sobrescribir el fichero en la carpeta y pulsar Actualizar todo. Los pasos de limpieza se vuelven a aplicar solos sobre los datos nuevos. Esa es toda la diferencia entre un informe que se hace una vez y uno que vive.

Conceptos clave

  • Obtener datos de un libro de Excel: el navegador de importación permite seleccionar varias hojas a la vez y crear una consulta por cada una.
  • Promover encabezados y quitar filas superiores: los dos pasos que convierten un export con adornos en una tabla usable.
  • Anexar y combinar: anexar apila los dos bloques de publicaciones; combinar cruza publicaciones con métricas por su clave.
  • Tipo de fecha con configuración regional: la forma correcta de leer fechas anglosajonas sin que Excel invente días y meses.
  • Columna de día de la semana: la que habilita el análisis que da valor al informe.

Para quién es

Si publicas en LinkedIn con cierta regularidad y quieres ver tu evolución más allá de las métricas por publicación que enseña la propia plataforma, esto te da la foto completa en una pantalla. Y si lo que buscas es practicar Power Query con datos reales y desordenados, este export es mejor ejercicio que cualquier fichero de ejemplo: nadie lo ha preparado para que salga bien.

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