我原来一直对合并查询的模糊匹配功能不太感冒，因为模糊匹配的结果和过程不是可以精确控制的，就像给黑匣子一样！目前，很多人工智能的技术之所以没有在企业中应用，也正是这个原因——算法给出的结果，很多时候你可能甚至没有办法向领导解析为什么。
直到最近，一个朋友的提问，引起了我的注意：大数据时代真的来了，模糊匹配的功能真的很有用！
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牛X的模糊查询！
问题是这样的，从2020年的企业名单里找出2019年有没有也在里面的：
本来，如果公司的名称很规范统一，那问题非常非常简单，一个VLOOKUP就搞定了，但是，其中不乏这种情况：
其中的有中英文括号不一样的问题；全/半角数字、字母的问题……
类似情况模拟数据如下：
这时，我想起了PQ里的合并查询增加了模糊匹配的功能，是不是可以试一下？
展开后我们发现，前面这个括号问题的搞定了，但后面2个还没搞定：
调整一下模糊匹配的选项，将阈值调整为0.7，可以看到，第4种情况也出来了，但第5项的还没有出来（自己动手试试哦）：
我们继续将阈值调低到0.6：
结果全部搞定！！！
此时，我们可以观察一下操作生成的步骤公式：
其中使用了函数：Table.FuzzyNestedJoin，其中参数Threshold=0.6就是我们设定的阈值（其他参数可以结合相应选项理解），我们也可以进一步查看这个函数的相关帮助：
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大数据时代一些法则
随着大数据时代的来临，我们得到的数据会越来越多，其中有大量数据并不像公司系统里来的数据那么规范、统一（虽然很多企业里即使是系统的数据也不规范不统一
此时，我们对数据处理或分析的精度要求可以适当下降——这一点与很多朋友日常工作中要严格精确到每一个单证、每一个货物编码、每一分钱的情况不同。
因此，将来会有大量的类似“模糊”处理的功能出现，其中集成了大量的词库数据、人工智能（AI）技术等等，也越来越能保证数据处理大概率上正确、可用……
但是，如果你要进一步问我，这个函数是怎样（用了什么算法）做到模糊匹配的？
对不起，我不知道！我也不打算去深入研究，因为这样的“黑匣子”将会越来越多，作为使用者，大可不必也做不到都去把它了解清楚——尽管用就是了！
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