Hay tantas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son compatibles con todos los tipos de archivos. Algunas herramientas son, por el contrario, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la solución a estos desafíos con su editor basado en la nube. Ofrece ricas capacidades que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera efectiva. Si necesitas realizar rápidamente un gráfico en Raw, ¡DocHub es la elección ideal para ti!
Nuestro proceso es muy sencillo: subes tu archivo Raw a nuestro editor → se transforma instantáneamente en un formato editable → aplicas todos los cambios esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas unos minutos para completar tu trabajo de papel.
Cuando se apliquen todas las modificaciones, puedes convertir tu trabajo de papel en una plantilla multiusos. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu trabajo de papel almacenado en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
hola, bienvenido a raw graphs. raw graphs es una herramienta de visualización de datos de código abierto creada con el objetivo de hacer que la visualización de datos complejos sea fácil para todos. pero, ¿cómo funciona? visualicemos, por ejemplo, la lista de las películas más caras de todos los tiempos. primero, copia y pega tu conjunto de datos en raw graphs desde cualquier aplicación de hoja de cálculo. luego, elige dentro de una amplia gama de gráficos construidos sobre d3.js. un diagrama de dispersión debería funcionar bien para este conjunto de datos. una vez que se ha seleccionado el gráfico, solo tienes que mapear las dimensiones de tu conjunto de datos a las variables visuales del gráfico. en este caso, quiero ver la calificación en el acceso horizontal y el presupuesto de producción en el acceso vertical. luego puedo mapear las áreas de las burbujas con la taquilla, el color con el género y usar el nombre de la película para las etiquetas. una vez que termines de explorar y mapear las dimensiones del conjunto de datos, puedes personalizar la visualización y exportarla como una imagen vectorial o rasterizada y ajustarla con cualquier editor gráfico. ve a
