Excel匹配怎么做？不需要vlookup，做清晰版本問題。我說一個功能，真的是能頗大的提高工作效率，我注意到后，真的是，那絕對是是，天都亮了！我們明白了，vlookup()函數是可以做精確匹配，只不

Excel匹配怎么做？

不需要vlookup，做清晰版本問題。

我說一個功能，真的是能頗大的提高工作效率，我注意到后，真的是，那絕對是是，天都亮了！

我們明白了，vlookup()函數是可以做精確匹配，只不過很多情況下，要版本問題的兩列并不是什么能徹底一個字不差，就算是還有一個參數是1，那正確率根本就是是簡直沒眼看。

如果我們一個個改接著需求匹配成功了，根本就是要改死。

因為要催動這個函數：

非常一臉懵逼有什么。出去后那是這個效果：

兩列非常沒有規(guī)律，但，大概用不著再一群改，差異大的可以不就挑出。

反正，這也不是什么我寫的，原貼地址：上網下載那個附件可以不。

Excel數據影像匹配或相似度匹配函數公式實現及思路解析-Excel函數與公式-ExcelHome技術論壇-

作為一個數據分析應該如何培養(yǎng)自己的職業(yè)技能，在職場快速成長？

筆者作為一個何其榮幸在數據分析與建模領域摸索過的數據從業(yè)者，有一些總結與思考。擁有優(yōu)秀數據分析師的道路千萬條，其中比較基礎扎實的一條便是從最底層的數據正在邊做邊學，積累知識對數據的認識，知道一點整個數據生命周期的全貌以及數據生態(tài)鏈應該有哪些環(huán)節(jié)。

當理解了數據是如何能產生、存儲、使用和銷毀的，變會很清楚我想知道為什么公司的數據會有肯定會的存儲周期，為什么有價值、高質量的數據會這么相對稀缺，我想知道為什么數據處理環(huán)節(jié)這般前后歷時卻又極其關鍵等等。而這些，恰恰是一名最優(yōu)秀的數據分析師要學會了的。

以下就談一點，簡單分享下我所表述的數據分析師成長之路和必備知識技能。先上一份數據分析師進階的路線圖，去看看在不同階段的數據分析師都應能夠做到什么。

那么從數據分析的菜鳥，一路往北可以升級到極優(yōu)秀的數據分析師，需要哪些知識和技能呢？

知業(yè)務數據分析又不是無源之水，具體詳細的業(yè)務場景才是數據分析的數碼寶貝傳說目標和最終歸宿。要可以做到從業(yè)務中來，到業(yè)務中去，就具體的要求數據分析師比較熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程。

比如說做一個信貸相關的數據分析項目，要是對咨詢信貸產品的設計，貸款的申報、審批、直接發(fā)放、風控等業(yè)務流程，以及流程內諸如客戶經理、審批人員、放款人員、貸后監(jiān)督人員的職責分工和工作內容有當然的了解，便這個可以從龐雜的業(yè)務信息流中力求精準地選定分析目標和有用數據，產出唯一業(yè)務人員做得來、用得好的數據分析模型、策略和產品。

會分析什么需要完全掌握數據分析基本原理與一些快速有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便快速有效的繼續(xù)開展數據分析。在知識庫中提前儲備一些如對比分析法、中間交叉分析法、綜合評價分析法等基本是的分析方法，和重臨分析法、聚類分析法、其他機器學習與人工智能算法等有高級的分析方法，做到心中有數，完全和用。

而打算在數據分析之路上走得足夠遠，成為專家在內數據科學家，對類別繁多方法的理解不僅僅要知其然，更要知其所以然。諸如，最終形成評分卡具體方法到的邏輯回歸模型，這個可以知道一點它的基本都假設、損失函數、優(yōu)化軟件方法是什么，應該怎么處理數據才能增強該類模型的穩(wěn)定性和準確率，與其他可得用方法比起的優(yōu)缺點等。

用工具數據分析方法是理論基礎，數據分析工具是實現方法數據分析方法理論的抓手。對于更加龐大的數據，單單憑著Excel等基礎工具已沒能滿足需求，掌握到更極為強大、好的專業(yè)的數據分析工具或編程語言（如BI、SQL、SAS、Python等）和常用的數據分析庫（如Python中的Pandas和Scikit_learn等），輔助完成數據分析工作，是可以達到起到事半功倍的效果的效果。

擅思想感情確實常常被看出，但這很可能是中最最關鍵的一部分。另一方面，多數分析成效奇差無比的問題都和前期同業(yè)務與開發(fā)人員交流溝通下降、表述不夠關聯。和查找業(yè)務人員、開發(fā)人員的溝通牽涉業(yè)務術語與技術術語的翻譯與轉化，完全不同角色間思維和思想感情習慣的差異對數據分析師的溝通表達能力提議了很高的要求。

再者，親自撰寫分析報告，將數據分析的結果和結論的觀點的力量文字、圖表甚至于影像簡明而高效穩(wěn)定地傳遞給目標消費者（經理、客戶等），確實是杰出數據分析師的旅游必備能力。

懂管理從一個數據分析項目的規(guī)劃和起動，到中間的執(zhí)行和監(jiān)控，轉眼項目的報告和收尾，每一個環(huán)節(jié)都需要肯定會的管理協(xié)調能力。例如，在項目規(guī)劃正常啟動階段，要協(xié)調業(yè)務人員對需求進行分析，對現狀通過評估，也必須組織講人員對項目并且可行性分析，形成計劃書，還需要總體協(xié)調開發(fā)人員進行數據完備性企業(yè)調研。在合適的時間、以最恰當的將太遠的資源調配到各項工作上，大力推進項目轉眼間按照規(guī)定時間保質保量能夠完成，盡都你應該相信著管理能力。

知業(yè)務、會結論、用工具、擅能表達、懂管理，這些技能的磨練難以一蹴而就，中最直接的途徑是多組織項目，這個可以是手頭還在組織的各種數據分析類工作，也可以是Kaggle競賽上的項目，甚至還也可以“穿鑿附會”，就一些日常工作生活中的小事做一點探索，例如研究什么一下車牌拍賣數據來做一個競拍策略，或借用Excel的宏模塊做一些數據的自動化可視化展示。不過，getyourfingersdirty，行動起來，踏出下一界一名優(yōu)秀數據分析師的道路。

文源：數據治理周周談