Quienes trabajan a diario con diferentes documentos saben perfectamente cuánto depende la productividad de lo conveniente que sea acceder a los instrumentos de edición. Cuando tus archivos de Plantilla de Propuesta de Análisis de Sitios Web tienen que guardarse en un formato diferente o incorporar elementos complicados, puede ser un desafío manejarlos utilizando editores de texto convencionales. Un simple error en el formato puede arruinar el tiempo que dedicaste a limpiar el registro en la Plantilla de Propuesta de Análisis de Sitios Web, y un trabajo tan básico no debería sentirse difícil.
Cuando encuentres una herramienta multifuncional como DocHub, tales preocupaciones nunca aparecerán en tus proyectos. Esta poderosa solución de edición basada en la web puede ayudarte a manejar fácilmente documentos guardados en la Plantilla de Propuesta de Análisis de Sitios Web. Puedes crear, modificar, compartir y convertir tus documentos fácilmente desde cualquier lugar. Todo lo que necesitas para usar nuestra interfaz es una conexión a internet estable y un perfil de DocHub. Puedes crear una cuenta en unos pocos minutos. Así de fácil puede ser el proceso.
Usando una solución de edición bien desarrollada, gastarás un tiempo mínimo averiguando cómo funciona. Comienza a ser productivo en el momento en que abras nuestro editor con un perfil de DocHub. Nos aseguraremos de que tus instrumentos de edición preferidos estén siempre disponibles cuando los necesites.
TONY: Este video es parte de el certificado de Análisis de Datos de Google, que te proporciona habilidades listas para el trabajo para comenzar o avanzar en tu carrera en análisis de datos. Obtén acceso a ejercicios de práctica, cuestionarios, foros de discusión, ayuda para la búsqueda de empleo, y más en Coursera y puedes obtener tu certificado oficial. Visita grow.google/datacert para enrolarte en la experiencia de aprendizaje completa hoy. [MÚSICA SONANDO] ORADOR: ¿Puedes adivinar cuánto cuesta a las empresas cada año los datos inexactos o malos? ¿Miles de dólares, millones, miles de millones? Bueno, según IBM, el costo anual de datos de mala calidad es de $3.1 billones solo en EE. UU. Eso son muchos ceros. Ahora, ¿puedes adivinar la causa número uno de los datos de mala calidad? No es una nueva implementación de sistema o un fallo técnico de computadora. El factor más común es en realidad el error humano. Aquí hay una hoja de cálculo de una oficina de abogados. Muestra a los clientes, los servicios legales que compraron, el número de orden de servicio, cómo pagaron y el método de pago. Los datos sucios pueden ser el resultado
