Excel에서 Power BI로 보고서를 마이그레이션하려고하는데 DAX를 처음 사용하는 사람이 나를 도울 수 있기를 바랍니다. 두 개의 테이블이 있고 하나의 테이블 (A 테이블이라고 부름)에는 이벤트의 계획된 시작 날짜/시간 열이 포함되어 있고 다른 이벤트에는 동일한 이벤트의 실제 시작 날짜/시간이 포함되어 있습니다. 일반적으로 계획된 시작 시간과 실제 시
제품 이름 (음식)과 자동으로 일치해야합니다. 문제가 유사합니다 Fuzzy matching of product names 주요 문제는 관련 키워드의 한 글자로 변경하더라도 큰 차이를 만들 수 있지만 관련 키워드를 쉽게 찾아 낼 수 없다는 것입니다. 예를 들어 Lenovo T400, Lenovo R400 및 New Lenovo T-400, Core 2 Duo
두 개의 데이터 세트 A와 B가 각각 8 개의 coloumns를 갖습니다. 데이터 세트 A에는 942 개의 행이 있고 데이터 세트 B에는 5079 개의 행이 있습니다. 데이터 집합 A와 데이터 집합 B를 비교하고 퍼지 매칭을 수행해야합니다. 데이터 세트 B에서 일치하는 행이 있으면 데이터 세트 A에서 "일치"를 추가 열에 표시해야합니다. 저는 R에 비교적
TD 14 버전이며 Netezza/Postgre (Redshift) 백그라운드에서 왔습니다. 동일한 IP가 작은 변경으로 유사한 사용자 이름을 제출하는 레코드/트랜잭션을 찾기 위해 감사 로그에서 로그인 데이터를 추출하도록 요청 받았습니다. Samir -> Samr -> Amir 등 피싱 활동을 캡처합니다. POstgres에서 우리는 ColA % ColB와
노드가있는 fuzzy 모듈을 사용하고 있지만 긴 JSON 배열에 객체가 있습니다. 일치하는 개체 전체가 필요합니다. Fuzzy Modules var list = [
{rompalu: 'baconing', zibbity: 'simba'}
, {rompalu: 'narwhal' , zibbity: 'mufasa'}
, {rompalu: 'a mig
두 개의 벡터가 있습니다. 각 벡터에는 일련의 문자열이 포함되어 있습니다. 예 : V1=c("pen", "document folder", "warn")
V2=c("pens", "copy folder", "warning")
두 항목 중 가장 잘 맞는 항목을 찾아야합니다. 나는 직접 levenshtein 거리를 사용한다. 그러나 그것은 충분하지 않습니다.
trigram 유사성 연산자 %를 사용하여 PostgreSQL에서 퍼지 일치 필터링 (WHERE 절에서)을 수행해야합니다. 필드 쌍을 비교할 때는 단순히 table1.field1 % table2.field2이고 GIN 또는 GIST 인덱스는 성능을 크게 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 한 번에 여러 필드를 비교해야하며 최종 결론은 전반적인 유사성
각 열에서 일치시키려는 두 개의 테이블이 있습니다. 각 테이블의 열은 이름이며 최대한 잘 표준화되었습니다. 표준화 된 두 열은 정확히 같지 않으며이 열을 기반으로 표를 함께 일치시켜야합니다. InStr 기능을 수행했지만 사장님과 잘 맞지 않습니다. 내부 조인도 괜찮지 않습니다. 나는 이것을하기위한 세 번째 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 표 열 1 -
나는 d1과 d2를 가지고 있으며 두 개를 ID 열로 병합하려고합니다. 그러나 ID와 ID2는 정확히 일치하지 않습니다. 대신, ID는 ID2의 처음 8 자리입니다 (때로는 처음 6 자리 또는 때로는 1 또는 2 자리수 다를 수 있음). ID2를 사전 처리하여 처음 8 자리 만 유지할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 모든 상황을 처리 할 수는 없습니