Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Расширенный подсчет в Excel

У меня есть таблица Excel, в которой подсчитываются кандидаты, получившие работу в определенной стране, но каждая работа (Company) нравится другому листу с прикрепленным сектором.

Мне нужно иметь возможность подсчитать, живет ли заявитель в определенном Country и секторе, в котором находится Company, и каждая таблица собирается ежемесячно. Я не знаю, можно ли этого добиться с помощью функции COUNTIF или мне нужно посмотреть на маршрут MATCH или VLOOKUP.

Моя база данных:

****************************************************
*   Name  *  Country  *   Company   *  Start Date  *
****************************************************
*  John   *  Brazil   *     Gap     *  21/03/2016  *
* Jessica *    USA    * Burger King *  21/02/2016  *
****************************************************

Секторный лист:

***************************
*   Company   *  Sector   *
***************************
*     Gap     *  Retail   *
* Burger King * Catering  *
***************************

Таблица сбора данных:

********************************************
*   FEB 2016   *  Brazil  *   USA   *  UK  *
********************************************
*    Retail:   *     0    *    0    *  0   *
********************************************
*  Catering:   *     0    *    1    *  0   *
********************************************

Любая помощь в том, где искать, была бы потрясающей, и приносим извинения, если есть простая функция для поиска этих данных.

excel excel-formula
04.03.2016

  • Вы знаете COUNTIFS??? 04.03.2016

Ответы:


1

СУММПРОИЗВ() подойдет лучше:

=SUMPRODUCT(($B$2:$B$3=K$1)*(MONTH($D$2:$D$3)=MONTH($J$1))*(YEAR($D$2:$D$3)=YEAR($J$1))*(COUNTIFS($F$2:$F$3,$C$2:$C$3,$G$2:$G$3,$J2)))

введите здесь описание изображения

После помещения в верхнюю левую ячейку матрицы и использования правильных ссылок перетащите их поперек и вниз. Обратите внимание на обозначение $, которое делает различные абсолютными.

Мне пришлось удалить : в данных третьей таблицы. Данные должны полностью совпадать, иначе они не будут учитываться.

04.03.2016
  • Удивительно! Это идеально, за исключением того, что если одно из полей «Страна» пусто, это вызывает ошибку #N/A, и иногда я не могу сразу ввести страну. Очень жаль быть болью. 04.03.2016
  • Затем оберните все тонкое в IFERROR(),=IFERROR(SUMPRODUCT(($B$2:$B$3=K$1)*(MONTH($D$2:$D$3)=MONTH($J$1))*(YEAR($D$2:$D$3)=YEAR($J$1))*(COUNTIFS($F$2:$F$3,$C$2:$C$3,$G$2:$G$3,$J2))),0). Не забудьте отметить его как правильный. 04.03.2016
  • Привет, извини за поздний ответ, ты молодец 07.03.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..