Analizador de CSV con IA
Ryna AI lee el archivo CSV o Excel que subes, identifica los tipos de columna, calcula estadísticas, señala los datos que faltan y sugiere fórmulas de Excel o Sheets para tus preguntas.
Try one of these:
Ryna AI Editorial Team · Updated September 1, 2026
Abrir un CSV y quedarte mirando cientos de filas es fácil; entender qué dicen esas filas es lo difícil. Un hallazgo recurrente en las encuestas de ciencia de datos de Anaconda: los analistas dedican casi la mitad de su tiempo (en torno al 45 %) a limpiar y preparar datos, y queda poco para la interpretación real. El resultado te suena: tienes la tabla de ventas delante pero no sabes responder en una frase a «por qué han caído los ingresos este mes».
Justo aquí entra Ryna AI. Sube tu archivo CSV o Excel; Ryna identifica los tipos de columna (fecha, moneda, categoría, texto), calcula estadísticos de resumen (media, mediana, mínimo-máximo, desviación típica), informa de filas ausentes y duplicadas, marca valores atípicos y, sobre todo, explica los hallazgos en lenguaje llano: «Los ingresos cayeron un 18 % en marzo, y casi toda esa caída viene de una sola categoría.» Tú preguntas en lenguaje de negocio («qué segmento es más rentable», «hay estacionalidad», «qué canal sale caro») y Ryna da la respuesta y también la fórmula (SUMAR.SI.CONJUNTO, CONTAR.SI.CONJUNTO, tabla dinámica, =FILTRAR) con la que verificarlo en tu propio archivo.
Trata la salida como un borrador, una primera lectura: Ryna interpreta los números, pero la decisión y la responsabilidad siguen siendo tuyas. Sobre todo en archivos grandes, los cálculos pueden ser aproximados; vuelve a comprobar en tu propia herramienta (Excel, Sheets, SQL) cada cifra que vaya a un informe, una factura o una decisión. Subir y analizar archivos es una función Plus (399,99 TL/mes; el análisis de imagen/OCR, el análisis de PDF y archivos, Deep Thinking y la investigación web vienen juntos). También puedes recibir ayuda sin subir nada: pegar la estructura de tus columnas y unas filas de ejemplo para pedir fórmulas, interpretación y lógica de análisis son decenas de mensajes al día en el plan Free.
Why use Ryna AI for this
Detección automática del tipo de columna: fecha, moneda, categoría, booleano; Ryna entiende qué es cada cosa y no confunde una columna de texto con un número.
Resumen en lenguaje llano: «la media es de 1.240 TL pero la mediana es de 890 TL: unos pocos pedidos grandes tiran de la media hacia arriba», una frase humana y no una tabla pelada.
Detección de ausentes, duplicados y atípicos: celdas vacías, registros repetidos y valores extremos informados en un solo prompt, con pasos de limpieza sugeridos.
Interpretación de tendencia y estacionalidad: dirección mensual y semanal, hipótesis plausibles para subidas y bajones y porcentajes de variación interanual.
Puente a fórmulas y tablas dinámicas: te da el equivalente con SUMAR.SI.CONJUNTO, CONTAR.SI.CONJUNTO, tabla dinámica o =FILTRAR/=ÚNICOS para que verifiques cada hallazgo en tu propio archivo.
Recomendaciones de gráficos: te dice qué gráfico (líneas, barras, caja, dispersión) responde a qué pregunta y, si lo pides, produce código de matplotlib o de Sheets; dibujarlo lo haces tú, porque Ryna no genera imágenes.
Example prompts
Click any prompt to load it into the box above and run it right here. Each prompt is tuned for a different scenario — try them all to see how Ryna AI adapts.
How it works — step by step
- 1
Sube el archivo o pega una muestra
Entra en chat.rynaai.com y sube tu archivo CSV/Excel (una función de Plus), o pega las cabeceras de columna y 5-10 filas de ejemplo. Describe las columnas en una frase: «fecha en formato ISO, ingresos en TL, canal es texto» — así Ryna no confunde qué columna es un número y cuál es una categoría.
- 2
Da el contexto y la pregunta en lenguaje de negocio
Di claramente qué buscas: «por qué cayeron los ingresos en el segundo trimestre», «qué segmento de clientes es más rentable», «qué producto tiene una tasa de devolución alta». Una pregunta precisa le gana por mucho a un vago «analiza esto».
- 3
Consigue el resumen y los hallazgos, y luego verifica los números
Ryna te devuelve estadísticas resumen, una lectura de la tendencia e hipótesis de causa plausibles. Vuelve a comprobar cada cifra crítica en tu propio archivo (con una tabla dinámica o SUMIFS) — en archivos grandes el cálculo puede ser aproximado, y una cifra de decisión no puede llevar un error.
Example: input → output
You ask
Adjunto sales.csv — columnas: date, product, category, qty, unit_price, amount. Para 2025, interpreta la tendencia de ingresos mensuales, el top 3 de categorías y la causa probable de la caída repentina de marzo.
Ryna AI returns
Aquí tienes una primera lectura de sales.csv. Las cifras son aproximadas — verifícalas una a una con una tabla dinámica antes del informe final. Resumen • 12 meses, 8.412 filas, sin celdas vacías; hay 3 filas duplicadas (mismo date+product+amount) — te sugiero borrarlas. • Ingresos totales de 2025: ~4,7 M TL, media mensual ~392.000 TL. Tendencia mensual • Enero-febrero planos (~360.000), abril-junio al alza (pico en junio ~510.000), leve descenso hacia final de año. • Marzo está claramente bajo (~250.000) — alrededor de un 30 % por debajo de los meses vecinos. Top 3 de categorías (por ingresos) 1. Electrónica — ~41 % 2. Hogar y decoración — ~23 % 3. Accesorios — ~15 % Caída de marzo — causa probable Al desglosar las filas, casi toda la bajada viene de Electrónica; qty cayó y unit_price se mantuvo igual. Así que parece cosa de demanda o de stock, no un problema de precio. A comprobar: ¿hubo rotura de stock o un hueco de campaña en Electrónica en marzo? Fórmula de verificación (Excel): =SUMIFS(amount, date, ">=2025-03-01", date, "<=2025-03-31") Para el desglose por categoría, lo más limpio es una tabla dinámica sobre date+category. Si quieres, filtramos marzo solo a Electrónica y lo desglosamos por semanas para fijar en qué semana empezó la caída.
Pro tips
- Indica el formato numérico y la unidad desde el principio: si no dices «1.234,56 en formato turco, la coma es el separador decimal», Ryna puede leer mal el separador de miles y desviar los ingresos por un factor de 1.000.
- En lugar de subir un archivo enorme tal cual, filtra primero a las columnas y el rango de fechas que importan — un CSV enfocado de 5.000 filas le gana a un archivo bruto de 200.000 filas tanto en velocidad como en precisión.
- Pídele a Ryna que «muestre cómo lo has calculado»: que diga qué filas ha contado y qué filtro ha aplicado. Así auditas la lógica en vez de aceptar el número a ciegas.
- Cuando busques valores atípicos, di «márcalos con el método IQR o el z-score» en vez de «encuentra los valores raros» — el resultado es más consistente, reproducible y defendible.
- Cuando pidas correlación, mantén tú mismo el marco de «relación, no causa»: Ryna dirá «el gasto en publicidad y las ventas suben juntos», pero no lo presentará como causa y efecto; comprueba otras variables antes de decidir.
- Sube los datos sensibles enmascarados: si campos como el número de identidad, el IBAN o el teléfono no hacen falta para el análisis, elimínalos o anonimízalos — el análisis sigue funcionando y el riesgo innecesario baja.
Common mistakes to avoid
- ✕Meter el total de Ryna en un informe sin verificarlo — en archivos grandes puede haber un error de conteo o de cálculo; recalcula en tu propia herramienta cada cifra de decisión.
- ✕No indicar la unidad de la columna ni el formato numérico — si el formato turco (coma decimal) se mezcla con el inglés, los ingresos pueden desviarse cien o mil veces.
- ✕Decir «analiza esto» y parar ahí — Ryna no puede saber qué buscar; una pregunta precisa («qué canal tiene el CPA más bajo») da una respuesta mucho más útil que un encargo amplio.
- ✕Subir un archivo bruto enorme tal cual — filtra a las columnas y el rango relevantes; si no, se vuelve lento y el modelo puede muestrear solo una parte de los datos y devolver un resultado incompleto.
- ✕Confundir correlación con causalidad — «Y subió mientras X subía» es una relación, no una prueba; revisa otras causas posibles antes de tomar una decisión.
Who this is for
Analistas de marketing, dueños de pequeños negocios, equipos de contabilidad y estudiantes que aprenden análisis de datos.
FAQ
¿Puedo fiarme de los números que da? ¿Son exactos?
Los resúmenes y las interpretaciones suelen ser correctos, pero en archivos grandes Ryna puede muestrear filas o equivocarse en la aritmética. Conviértelo en regla: toda cifra que vaya a un informe, una factura o una decisión, la verificas en tu propia herramienta (Excel, Sheets, SQL). Usa Ryna como una primera lectura rápida y una capa de interpretación, no como una herramienta contable de precisión.
¿Qué tamaño de CSV puede manejar?
En archivos muy grandes bajan tanto la velocidad como la precisión. La solución práctica: filtrar a las columnas o al rango de fechas relevantes y subir un CSV más pequeño, o resumir primero los datos (por ejemplo, a totales mensuales) y subir ese resumen.
¿Dibuja gráficos?
No, Ryna no genera imágenes. Pero te dice qué gráfico muestra mejor tu asunto y, si lo pides, te da el código o los pasos para matplotlib, Excel o Google Sheets; el gráfico lo montas en tu propia herramienta en unos segundos.
¿Necesito Plus para subir un archivo?
Subir y analizar archivos es una función de Plus (399,99 TL/mes). En el plan Free igualmente puedes conseguir ayuda con fórmulas, interpretación y lógica de análisis sin subir nada — solo pega la estructura de tus columnas y unas cuantas filas de ejemplo — y eso son decenas de mensajes al día.
¿Qué pasa con los datos que subo? ¿Están seguros?
Los archivos subidos no se usan para entrenar el modelo ni se venden a terceros; todo cumple la KVKK (la ley turca de protección de datos). Aun así, con datos financieros sensibles la buena práctica es enmascarar los identificadores personales (número de identidad, IBAN) antes del análisis.
Related use cases
Free — dozens of daily messages
No credit card. Plus at 399.99 TRY/mo unlocks image analysis, file analysis (PDF/Word/Excel), deep thinking, web research, and assistants.