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两个系统数据匹配怎么做-2个角色下有不同数据,如何匹配?

电脑知识网 2021-09-28 7 次

如何将两列基本相同的数据大致匹配?

发现了一种不需要自定义函数就可以模糊匹配的方法,

在B1单元格输入公式 =INDEX(C:C,MATCH(SUBSTITUTE(A1,"[N]","*"),C:C,0),)

然后下拉就可以了.


这个只能用VBA的正则表达式进行匹配了.

自定义函数我已经写好了,你按Alt+F11,在VBA编辑窗口左侧空白处,点击鼠标右键-->插入-->模块,

然后把下面这段代码复制进去,就可以在Excel中调用这个自定义函数.


Function FuzzyMatch(TargetRng As Range, SearchRng As Range, ReplaceStr As String)

Dim TargetStr As String

TargetStr = " " & TargetRng.Value & ""

Dim TargetSplit() As String

TargetSplit = Split(TargetStr, ReplaceStr)

With CreateObject("VBscript.RegExp")

.Ignorecase = True

.Pattern = Trim(TargetSplit(0) & "[w]+?" & TargetSplit(1))

i = 1

For Each Rng In SearchRng

If .test(SearchRng.Cells(i)) Then

Exit For

End If

i = i + 1

Next

End With

FuzzyMatch = SearchRng.Cells(i).Text

End Function


效果如下:

利用正则表达式进行模糊匹配https://www.zhihu.com/video/1180781845309071360

两个系统做对接,其中一个系统把数据存到另外一个系统所在服务器的数据库当中是否合适?

是否合适还是主要看客户是否有相关安全规定。客户认为合适就合适,客户认为不合适,即使你做的再好,也无济于事。只看方案是否满足客户的需要,直接数据库推送数据到客户原有系统,肯定会有数据的延迟等问题。实时接口传输,双方开发量会增加。提供多种方案,看客户倾向哪一种吧。

2个角色下有不同数据,如何匹配?

你这个问题让我想起了一件事情。
之前采访一个做个性化学习的创业者。在他的这个学习系统内,一道题,不同的人选择A或者B会出现不同的结果,因为它的结果是根据这个人一个较长的行为习惯来推送的。
于是我问他,如果同一个人两次选择一个A,推送的结果会一致吗?
他的答案是,很有可能不一致!
这说明了一个事情,做数据匹配未必能真正解决一个人遇到的难点,只能尽量去引导他网更适合他的学习路径走。那么如何回避出现这样的情况呢?
他给出的答案是:这个人别让他一道题做两次。
你要做甲乙两个人的匹配,我觉得至少有他的一些行为数据做支撑,然后再推荐更适合他的项目。

EXCEL中如何实现两个表格之间的数据自动匹配、补全合并成一个表格?

这类问题的解决方法其实很多,最简单的Excel函数就可以有VLOOKUP, INDEX+MATCH,合并查询等,前提是两个表之间有相关的字段。这些函数的用法在网上多如牛毛。

除此之外,对于数据量超过100万行的表,用Excel中的PowerQuery进行合并查询,也是超高效的。


其实,这反映了Excel软件使用者的一个困惑:

如果我告诉你可以用某一个函数解决这个问题,那你可以很快地找到解决方案。但是很多初学者并没有系统地了解过函数和各种用法,所以遇到问题之后想去搜索都不知道该用什么关键词。


所以我建议那些要经常使用Excel或者需要重度使用Excel的朋友,先找一个完整的教程,系统化地学习一遍,起码有了基本的概念。然后在工作中,使用中不断强化,遇到问题搜索查找。

Excel 多对多数据匹配,生成合并信息清单?

这样的结果行数扩展太多,用公式比较难,就算弄出一个长长的公式,也容易卡.Powerquery不错.也可以用vba.

vba的思路是先获取到每个 需求信息 分别对应多少 门店信息 和 商品信息

然后3重循环可以把全部的清单生成出来.

当然能Powerquery话还是这个快,点几下鼠标的事.

需要vba定制的话可以找我签名处

数据匹配算法问题,多列数据的相似度?

几年前我也遇到过类似的问题,理论上是不可解的,不过应用中有一些具体做法,比如如果向量非常稀疏的话,用SVD或者PCA把每个n维向量降到1维,然后计算差。以下是对于一般情况的讨论:

1. 对于最一般的情况,即每一个数都是任意实数,肯定是不可做的,因为数据从高维压缩到低维就会有信息损失,所以题主最好详细说明原矩阵中有哪些性质可以用,比如每个数都是[0,100]的整数之类的,或者输出一个相似度“较高”的行即可。

如果维数是确定的,每个位置的数也是可数的,那么就可以根据一些方法把向量压缩成一个特别大的数,比如用“对角线法”,这样每个向量可以被无损失的还原,然后计算相似度。

2. 相似度怎么定义,向量的一阶距离还是二阶?不同的距离定义也会影响压缩算法。

如何对超大量数据进行一对多匹配 ?(不使用数据透视表)?

手机答的。

利用 Microsoft Query 直接拖拽建立内连接和外连接,双击你需要的数据,就搞定了。

你需要先了解一下内连接和外连接。第一个答题的题主写的 SQL 语句也是内连接语句。实际上不用这么复杂,图形化拖拽双击就行了。

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