Quienes trabajan a diario con diferentes documentos saben muy bien cuánto depende la productividad de lo conveniente que sea utilizar instrumentos de edición. Cuando los documentos de Cotización de Catering deben guardarse en un formato diferente o incorporar componentes complicados, puede ser difícil manejarlos utilizando editores de texto convencionales. Un simple error en el formato podría arruinar el tiempo que dedicaste a limpiar los datos en la Cotización de Catering, y un trabajo tan básico no debería sentirse desafiante.
Cuando encuentres una herramienta multifuncional como DocHub, tales preocupaciones de ninguna manera aparecerán en tus proyectos. Esta poderosa solución de edición basada en la web te ayudará a manejar fácilmente la documentación guardada en la Cotización de Catering. Puedes crear, editar, compartir y convertir tus archivos dondequiera que estés. Todo lo que necesitas para usar nuestra interfaz es un acceso a internet estable y una cuenta de DocHub. Puedes registrarte en minutos. Aquí está lo sencillo que puede ser el proceso.
Con una solución de modificación bien desarrollada, gastarás un tiempo mínimo averiguando cómo funciona. Comienza a ser productivo tan pronto como abras nuestro editor con una cuenta de DocHub. Nos aseguraremos de que tus instrumentos de edición preferidos estén siempre disponibles cuando los necesites.
bienvenido a la unidad 2 limpiando datos en bruto en esta unidad volveremos a ver los datos en bruto y haremos algunos ejercicios básicos de formato y fórmulas para limpiar los datos para que estén listos para que los analicemos ahora vamos a utilizar algunas de las habilidades de Excel que aprendiste en la clase uno en términos de fórmulas y funciones para limpiar un conjunto de datos en bruto que aún no está exactamente perfecto para analizar muchas veces recibirás datos de una base de datos o de alguien más en tu empresa y todavía tiene como caracteres adicionales o no está, ya sabes, filtrado correctamente y solo tienes que masajear un poco los datos rápidamente para asegurarte de que estén listos para que los analices porque si intentas analizar datos que no están correctamente formateados o contienen valores incorrectos entonces eso no será útil en absoluto, ¿verdad? así que vamos a hacer un poco de, um, es como ordenar los datos antes de que realmente los analicemos y esta es una práctica muy común porque a veces cuando recibes datos de una base de datos que proviene...
