最近有幾個星友問到，如何進行數據的模糊匹配？本文就利用一個簡單的例子，來看看PowerBI是如何快速完成模糊匹配的。

模擬數據如下，有兩個表，分別是各省市2018和2019年的數據，

這是個很常見的場景，由于某種原因，兩個年度的省份名稱規則不一致，2019年全稱，而2018年是簡稱。

把兩年的數據合并到一起，本來用Excel的VLOOKUP函數就可以輕松做到的事情，因為省份名稱不一致而增加了不少難度。

這個問題用Excel公式或者M函數也能找到解決方案，這里分享個更簡單的方法，直接使用Power Query的模糊匹配功能。

將這兩個表格導入到PowerBI中，進入Power Query編輯器，點擊合并查詢，以省份為關聯列，如下圖所示。

聯結種類選擇為左外部，最重要的是在聯結種類下面，勾選“使用模糊匹配執行合并”。

點擊確定，并展開合并列，看看是什么效果。

竟然都是空值！

就是沒有匹配成功，是不是這個模糊合并功能不好用呢？

當然不是。

在上面勾選模糊匹配時，你應該能注意到，下面還有個模糊匹配選項，打開后發現還有這些參數可以設置：

這些參數都是可選的，但是為了匹配的效果，還應該了解這些參數的用法。

其中第一項相似性閾值，就是相似度達到多少時匹配，默認是0.8，但是上面的數據，相似度最高才0.67（比如"北京"和"北京市")，所以默認匹配時全部沒有匹配成功。

而"新疆"和"新疆維吾爾自治區"的相似度更低，只有0.25，所以為了都能匹配成功，我們把這個閾值調到0.25，然后看看匹配的效果。

正式期望的結果，是不是很簡單。

所以匹配之前，還要先了解你的原始數據，預估相似的比例，調整閾值，才能更好的完成模糊匹配。

第二個可選參數是最大匹配數，如果不填，會把所有匹配行找出來，如果另一個表不止有一行，可以根據需要，想匹配出來幾行就填寫數字幾。

最后一個參數是選擇轉換表。可以通過查詢中的另外一個表作為轉換表進行匹配，在轉換表中，可以提前定義好，不規范值和規范值的對應關系，相當于同義詞表，特定場景下非常有用。

關于模糊匹配就簡單介紹到這里，后面兩個參數的使用，有需要時可以自行測試效果。

最后要說的是，不要因為有模糊匹配功能，就可以對源數據不加約束，依然應該盡量規范你的數據源，能保持一致最好。

模糊匹配一方面是計算量特別大，另外既然是模糊查找，就很可能會有誤差，當數據量比較大時，這種數據誤差還很難被識別出來。

這里用到的功能，來自PowerBI Desktop中的PowerQuery模塊，Excel里面的PowerQuery暫時還沒有更新到這個功能。

所以，建議大家在合適的情況下，盡量養成用PowerBI Desktop進行數據處理的習慣，而不是Excel；PowerBI Desktop完全免費，功能齊全，為什么不用呢？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的批量模糊查询_模糊匹配，Power Query的这个功能太实用了，可惜Excel还没有的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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