Las personas que trabajan diariamente con diferentes documentos saben muy bien cuánto depende la eficiencia de lo conveniente que sea utilizar instrumentos de edición. Cuando los documentos de la Encuesta de Satisfacción del Evento deben guardarse en un formato diferente o incorporar elementos complejos, puede ser difícil manejarlos utilizando editores de texto clásicos. Un simple error en el formato podría arruinar el tiempo que dedicaste a limpiar los datos en la Encuesta de Satisfacción del Evento, y un trabajo tan simple no debería sentirse difícil.
Cuando descubres una herramienta multifuncional como DocHub, tales preocupaciones nunca aparecerán en tu trabajo. Esta robusta solución de edición basada en la web puede ayudarte a manejar rápidamente la documentación guardada en la Encuesta de Satisfacción del Evento. Puedes crear, modificar, compartir y convertir tus archivos fácilmente desde cualquier lugar en el que te encuentres. Todo lo que necesitas para usar nuestra interfaz es una conexión a internet estable y una cuenta de DocHub. Puedes crear una cuenta en unos pocos minutos. Así de simple puede ser el proceso.
Con una solución de modificación bien desarrollada, gastarás un tiempo mínimo averiguando cómo funciona. Comienza a ser productivo en el momento en que abras nuestro editor con una cuenta de DocHub. Nos aseguraremos de que tus instrumentos de edición preferidos estén siempre disponibles cuando los necesites.
En este tutorial, Kyla Webb demuestra la mejor manera de limpiar los datos de la encuesta de cualquier software de encuesta utilizando Visual Survey, una herramienta que ella fundó. La herramienta permite a los usuarios visualizar los datos de la encuesta limpiados en Tableau, Power BI, Spotfire o en los paneles de Clixsense rápidamente. Los problemas comunes con los datos de la encuesta de herramientas populares como Qualtrics, Question Pro, SurveyMonkey y Survey Gizmo incluyen diferencias en los formatos de salida de datos y la falta de IDs de encuestados. Web enfatiza la necesidad de limpiar los datos antes de la visualización para asegurar un análisis preciso.
