Buscar una herramienta especializada que trate con formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos ellos soportan el formato WRF, y definitivamente no todos te permiten hacer modificaciones a tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos ellos te brindan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentos. DocHub es una solución perfecta para estos desafíos.
DocHub es una solución en línea bien conocida que cubre todas tus necesidades de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel bancario. Soporta diferentes formatos, incluyendo WRF, y te permite editar tales documentos de manera rápida y fácil con una interfaz rica e intuitiva. Nuestra herramienta cumple con importantes regulaciones de seguridad, como GDPR, CCPA, PCI DSS y la Evaluación de Seguridad de Google, y sigue mejorando su cumplimiento para garantizar la mejor experiencia de usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más confiable de Tack date en archivos WRF y gestionar todos tus documentos personales y comerciales, sin importar cuán sensibles sean.
Una vez que completes todas tus alteraciones, puedes establecer una contraseña en tu WRF editado para asegurarte de que solo los destinatarios autorizados puedan abrirlo. También puedes guardar tu documento que contiene un Registro de Auditoría detallado para averiguar quién aplicó qué cambios y a qué hora. Opta por DocHub para cualquier documento que necesites ajustar de forma segura. ¡Suscríbete ahora!
en este video vamos a continuar nuestro viaje por google bigquery y realmente nuestro viaje de sql en general creo que muchas de estas funciones son aplicables sin importar qué sistema sql estés mirando así que voy a ver algunas funciones básicas de fecha hoy así que ¿qué podemos hacer con las fechas para extraer algunas analíticas de nuestros conjuntos de datos? así que para esta sesión voy a mirar los datos de bicicletas de la ciudad de Nueva York y los datos públicos y los viajes en bicicleta de la ciudad de Nueva York y realmente solo estoy mirando principalmente estas dos columnas aquí estoy mirando el tiempo de inicio y el tiempo de finalización solo para poder demostrar algunas de las funcionalidades de fecha y las consultas y funciones de fecha dentro de bigquery así que vamos a empezar lo primero que voy a hacer es una diferencia de fecha así que para esta consulta lo que voy a hacer es simplemente pegar mi consulta aquí voy a mirar el nombre de la estación de inicio y voy a hacer una diferencia de fecha entre el tiempo de inicio y el tiempo de finalización en meses como unidad de tiempo así que esto es realmente observar cuántos meses ar
