2024年4月7日发(作者：)
power query 数据相似度算法
（最新版）
目录
1.引言
Query 简介
3.数据相似度算法的原理
Query 中的相似度算法应用
5.相似度算法的优缺点
6.结论
正文
1.引言
在数据处理和分析过程中，我们常常需要比较两个数据集之间的相似
度。在 Power Query 中，有一种数据相似度算法可以帮助我们快速找到
两组数据之间的相似度。本文将介绍 Power Query 数据相似度算法的原
理、应用以及优缺点。
Query 简介
Power Query 是 Excel 和 Power BI 中的一种数据处理和查询工具，
可以帮助我们连接、合并和转换各种来源的数据。通过 Power Query，我
们可以轻松地对大量数据进行操作，以便进行更有效的数据分析。
3.数据相似度算法的原理
数据相似度算法是一种比较两个数据集之间相似程度的方法。在
Power Query 中，这种算法基于哈希表实现，可以将两个数据集映射为哈
希表中的键值对。然后通过比较两个哈希表中键值对的数量来计算数据集
之间的相似度。
第 1 页 共 2 页
Query 中的相似度算法应用
在 Power Query 中，我们可以使用相似度算法来比较两个数据集之
间的相似度。具体操作如下：
1) 打开 Power Query 编辑器，选择“转换”选项卡。
2) 在“添加列”组中，点击“自定义”按钮，选择“创建自定义函
数”。
3) 在弹出的公式栏中，输入以下公式：
```
= umn(分组，"相似度", each [分组].GroupBy(x =>
x).Count())
```
其中，分组是需要比较相似度的列。
4) 按回车键，即可在数据表中添加一个名为“相似度”的新列。
5.相似度算法的优缺点
相似度算法的优点在于计算速度快，适用于大规模数据集。但它也存
在一定的局限性，例如在处理非常规数据类型或数据分布不均匀的情况下，
计算结果可能不够准确。
6.结论
Power Query 中的数据相似度算法为数据处理和分析提供了一种快
速、有效的方法。
第 2 页 共 2 页
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/web/1712469247a2065033.html
评论列表（0条）