# Análisis de cohortes y retención (Data Analytics) > Cohortes temporales, retención por cohorte, análisis RFM, segmentación de clientes, churn prediction - 20 preguntas de entrevista - Mid-Level - [Preguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista.md) ## 1. ¿Qué es una cohorte en análisis de datos? **Respuesta** Una cohorte es un grupo de usuarios que comparten una característica común durante un período determinado, generalmente la fecha de su primera acción (registro, primera compra). Agrupar usuarios en cohortes permite comparar su comportamiento a lo largo del tiempo e identificar tendencias según los períodos de adquisición. Es una herramienta fundamental para medir la retención y evaluar el impacto de los cambios en el producto. ## 2. ¿Cuál es el criterio más común para definir una cohorte temporal? **Respuesta** El criterio más común para definir una cohorte temporal es la fecha del primer registro o primera compra. Agrupar por período de adquisición (semana, mes, trimestre) permite comparar objetivamente el comportamiento de usuarios adquiridos en diferentes momentos. Esto ayuda a aislar el efecto del tiempo y detectar mejoras o deterioros relacionados con cambios de producto o marketing. ## 3. ¿Cómo se lee una tabla de retención por cohorte? **Respuesta** Una tabla de retención por cohorte se lee con las cohortes en filas (por período de adquisición) y los períodos posteriores en columnas (Mes 0, Mes 1, etc.). Cada celda muestra el porcentaje de usuarios de esa cohorte aún activos en ese período. La primera columna siempre es 100%, y los valores disminuyen naturalmente con el tiempo. Este formato permite comparar visualmente la retención entre cohortes. ## 17 preguntas más disponibles - ¿Cuál es la diferencia entre retención Day-N y retención rolling? - ¿Por qué se considera la retención una métrica más fiable que el número de usuarios activos? Regístrate gratis: https://sharpskill.dev/es/login ## Otros temas de entrevista Data Analytics - [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Google Sheets - Fórmulas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 preguntas, Junior - [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 preguntas, Junior - [SQL - Agregaciones y agrupamientos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 preguntas, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 preguntas, Junior - [BigQuery - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/bigquery-fundamentals.md): 20 preguntas, Junior - [Data Cleaning - Limpieza de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-cleaning.md): 20 preguntas, Junior - [KPIs y métricas de negocio](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/kpis-metrics.md): 20 preguntas, Junior - [Estadística descriptiva](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 preguntas, Junior - [Zapier y automatización No-Code](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 preguntas, Junior - [Principios de visualización de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-viz-principles.md): 20 preguntas, Junior - [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Subconsultas y CTEs](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 preguntas, Mid-Level - [BigQuery - Funcionalidades avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Análisis de funnels y conversión](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Google Tag Manager y tracking](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 preguntas, Mid-Level - [APIs y webhooks](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 preguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [AB Testing y estadística aplicada](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Consultas analíticas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-advanced-analytics.md): 20 preguntas, Senior - [dbt - Funciones avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/dbt-advanced.md): 20 preguntas, Senior - [Power BI - DAX y dashboards avanzados](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 preguntas, Senior - [Python Analytics - Análisis avanzado y ML](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 preguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/cohort-retention