Las personas que trabajan a diario con diferentes documentos saben muy bien cuánto depende la productividad de lo conveniente que sea utilizar herramientas de edición. Cuando limpias archivos de Cotización, deben guardarse en un formato diferente o incorporar elementos complicados, 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 Cotización, y un trabajo tan simple no debería sentirse difícil.
Cuando descubres una herramienta múltiple como DocHub, este tipo de preocupaciones de ninguna manera aparecerán en tu trabajo. Esta robusta solución de edición basada en la web te ayudará a manejar fácilmente documentos guardados en la Cotización. Puedes crear, editar, compartir y convertir tus documentos dondequiera que estés. Todo lo que necesitas para usar nuestra interfaz es una conexión a internet estable y una cuenta de DocHub. Puedes registrarte en minutos. Así de simple puede ser el proceso.
Con una solución de edición bien desarrollada, pasarás 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 herramientas de edición preferidas estén siempre disponibles cuando las 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 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...
