Приблизительное совпадение в excel

Обновлено: 05.07.2024

Чтобы поисковые функции Excel: ВПР, ГПР и ПОИСКПОЗ выполняли точный поиск с точным совпадением искомого и проверяемого значения ячеек или возвращали ошибку, в последнем третьем их аргументе должно быть указано – ЛОЖЬ или 0. При этом независимо отсортирован ли просматриваемый список значений или нет.

Формула приблизительного поиска неточных совпадений в Excel

Поисковые функции Excel предназначенные для выборки значений из таблиц позволяют находить данные также если необходимо найти приблизительное значение. Но только в сортированных списках значений таблицы по возрастанию.

Ниже на рисунке проиллюстрировано метод расчета суммы налога. Таблица процентных ставок налога не содержит всевозможные варианты, а только некоторые определенные их границы пределов. Сначала необходимо определить, в котором диапазоне границ налоговой ставки будет находится зарплата того или иного сотрудника. А далее следует использовать полученную информацию из найденного наиболее близкого значения для налоговых расчетов:

Формула использует три функции ВПР для считывания 3-х значений с таблицы. В последнем аргументе каждой функции находится логическое значение ИСТИНА. Это значит, что необходимо найти приблизительное значение, а необязательно точное совпадение.

Чтобы любая поисковая функция выборки в Excel: ВПР, ГПР либо ПОИСКПОЗ со значением ИСТИНА в третьем аргументе возвращала правильный результат вычисления, данные в просматриваемом столбце (в данном примере это диапазон ячеек B2:B9) должны быть отсортированы по возрастанию. Функция ВПР поочередно проверяет все значения и закончит поиск, если следующее значение будет больше чем искомое. После чего поиск прекращается. Вот почему нужно сортировать исходный диапазон по возрастанию. Таким способом найдено наибольшее значение, которое одновременно с тем меньше чем искомое.

Внимание! Поиск приблизительного соответствия значений с помощью поисковых функций Excel не предоставляют возможность находить максимально приближенное значение. Возвращается лишь только наибольшее число, которое является меньшим от искомого. Даже если очередное проверяемое значение является максимально приблизительным к искомому значению.

Внимание! Если данные в просматриваемом функцией столбце не отсортированы по возрастанию, поисковая функция при выборке вернет не ошибку, а только лишь ошибочный результат (что еще хуже ошибки)! Функции, предназначенные для приблизительного поиска соответствий, используют в своих алгоритмах бинарный метод. Согласно этому алгоритму поиск начинается от середины столбца, а в процессе происходит проверка находится ли искомое значение в верхней или нижней части. Когда определена более подходящая часть столбца, она снова делится на половину и снова проверяется от своей середины. Данный процесс повторяется пока не будет найден результат.

Поэтому бинарный поиск по неотсортированным диапазонам значений с большой вероятностью может привести к тому, что поисковая функция выберет неправильную половину просматриваемого столбца и возвратит ошибочное значение (при этом без кода ошибки).

В выше приведенном примере функция ВПР закончит поиск на второй строке просматриваемого столбца так как число 1023 является наибольшим числом, которое меньше от искомого числа 2003,89. Условно формулу можно разделить на 3, которые последовательно выполняют следующие операции:

Первая функция ВПР возвращает базовую налоговую ставку с третьего столбца таблицы, то есть число 69,80.
Следующая функция ВПР ищет тоже самое приблизительное значение для числа 2003,89, но уже по первому столбцу «Зарплата от». После чего найденное приближенное значение вычитаемое от искомого.
Третья функция ВПР возвращает процентную ставку с четвертого столбца таблицы. Полученная ставка умножается на чистую зарплату netto – после всех вычетов, а результат прибавляется к базовой ставке.

Когда все функции ВПР возвратят свои результаты, выполняются следующие арифметические вычисления с числами:

Поиск данных с приблизительным совпадением выполняется существенно быстрее чем при точном поиске. При точном совпадении поисковая функция должна проверять по очереди содержимое каждой ячейки в просматриваемом столбце. Если вы уверенны что исходные данные просматриваемого столбца отсортированы по возрастанию, можно ускорить точный поиск указав в третьем аргументе поисковой функции значение ИСТИНА. В случаи приблизительного совпадения значений, всегда будет найдено точное значение с точным совпадением с искомым. Главное, чтобы оно действительно фактически присутствовало в списке значений, а сам список было отсортирован по возрастанию.

Пример формулы для приблизительного поиска ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ в Excel

Любые поисковые функции для выборки можно заменить формулой из комбинации функций ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ. Последний аргумент функции ПОИСКПОЗ позволяет переключатся между приблизительными и точным поиском, подобно как в функциях ВПР и ГПР. Но отличительным преимуществом функции ПОИСКПОЗ является возможность выполнять поиск с приблизительным совпадением при отсортированных значениях по убыванию.

Ниже на рисунке приведена та же таблица с налоговыми ставками, но отсортирована по убыванию. Новая формула в ячейке … использует формулу функций ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ возвращает правильный результат:

В тоже время новая формула в ячейке D17 возвращает правильный итоговый результат вычислений.

В отличии от других поисковых функций последним аргументом функции ПОИСКПОЗ может быть и отрицательное число, а точнее одно из трех вариантов: -1, 0, 1:

Отрицательное значение -1 используется в случаях работы с данными отсортированными по убыванию. Функция возвращает из просматриваемого столбца наименьшее значение, которое является большим по отношению к искомому. Нельзя использовать отрицательную единицу с минусом (-1) в третьем аргументе для поисковых функций выборки данных ВПР и ГПР. Там нет соответственного режима работы функции.
Значение 0 используется для обработки неотсортированных списков данных, с целью поиска точного совпадения значений с искомым. Поведение функции ПОИСКПОЗ с нулевым значением в третьем аргументе (0) – соответствует поведению функций ВПР и ГПР с тратим аргументом равному ЛОЖЬ или 0.
Значение 1 применяется к спискам данных отсортированных по возрастанию. В таком случае функция возвращает из просматриваемого столбца наибольшее значение, которое меньше от искомого. Положительное число 1 в третьем аргументе функции ПОИСКПОЗ работает аналогично как ИСТИНА или 1 для функций ВПР и ГПР в этом же аргументе.

Так как функция ПОИСКПОЗ с последним аргументом равным отрицательному число -1 ищет значение больше чем искомое к возвращаемому результату следует добавить число +1, чтобы получить правильный номер строки для функции ИНДЕКС.

Тема сравнения двух списков поднималась уже неоднократно и с разных сторон, но остается одной из самых актуальных везде и всегда. Давайте рассмотрим один из ее аспектов - подсчет количества и вывод совпадающих значений в двух списках. Предположим, что у нас есть два диапазона данных, которые мы хотим сравнить:

Для удобства, можно дать им имена, чтобы потом использовать их в формулах и ссылках. Для этого нужно выделить ячейки с элементами списка и на вкладке Формулы нажать кнопку Менеджер Имен - Создать (Formulas - Name Manager - Create) . Также можно превратить таблицы в "умные" с помощью сочетания клавиш Ctrl + T или кнопки Форматировать как таблицу на вкладке Главная (Home - Format as Table) .

Подсчет количества совпадений

Для подсчета количества совпадений в двух списках можно использовать следующую элегантную формулу:

В английской версии это будет =SUMPRODUCT(COUNTIF(Список1;Список2))

Давайте разберем ее поподробнее, ибо в ней скрыто пару неочевидных фишек.

Во-первых, функция СЧЁТЕСЛИ (COUNTIF) . Обычно она подсчитывает количество искомых значений в диапазоне ячеек и используется в следующей конфигурации:

=СЧЁТЕСЛИ( Где_искать ; Что_искать )

Обычно первый аргумент - это диапазон, а второй - ячейка, значение или условие (одно!), совпадения с которым мы ищем в диапазоне. В нашей же формуле второй аргумент - тоже диапазон. На практике это означает, что мы заставляем Excel перебирать по очереди все ячейки из второго списка и подсчитывать количество вхождений каждого из них в первый список. По сути, это равносильно целому столбцу дополнительных вычислений, свернутому в одну формулу:

Во-вторых, функция СУММПРОИЗВ (SUMPRODUCT) здесь выполняет две функции - суммирует вычисленные СЧЁТЕСЛИ совпадения и заодно превращает нашу формулу в формулу массива без необходимости нажимать сочетание клавиш Ctrl + Shift + Enter . Формула массива необходима, чтобы функция СЧЁТЕСЛИ в режиме с двумя аргументами-диапазонами корректно отработала свою задачу.

Вывод списка совпадений формулой массива

Если нужно не просто подсчитать количество совпадений, но и вывести совпадающие элементы отдельным списком, то потребуется не самая простая формула массива:

В английской версии это будет, соответственно:

Логика работы этой формулы следующая:

фрагмент СЧЁТЕСЛИ(Список2;Список1), как и в примере до этого, ищет совпадения элементов из первого списка во втором
фрагмент НЕ(СЧЁТЕСЛИ($E$1:E1;Список1)) проверяет, не найдено ли уже текущее совпадение выше
и, наконец, связка функций ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ извлекает совпадающий элемент

Вывод списка совпадений с помощью слияния запросов Power Query

На больших таблицах формула массива из предыдущего способа может весьма ощутимо тормозить, поэтому гораздо удобнее будет использовать Power Query. Это бесплатная надстройка от Microsoft, способная загружать в Excel 2010-2013 и трансформировать практически любые данные. Мощь и возможности Power Query так велики, что Microsoft включила все ее функции по умолчанию в Excel начиная с 2016 версии.

Для начала, нам необходимо загрузить наши таблицы в Power Query. Для этого выделим первый список и на вкладке Данные (в Excel 2016) или на вкладке Power Query (если она была установлена как отдельная надстройка в Excel 2010-2013) жмем кнопку Из таблицы/диапазона (From Table) :

Excel превратит нашу таблицу в "умную" и даст ей типовое имя Таблица1. После чего данные попадут в редактор запросов Power Query. Никаких преобразований с таблицей нам делать не нужно, поэтому можно смело жать в левом верхнем углу кнопку Закрыть и загрузить - Закрыть и загрузить в. (Close & Load To. ) и выбрать в появившемся окне Только создать подключение (Create only connection) :

Затем повторяем то же самое со вторым диапазоном.

И, наконец, переходим с выявлению совпадений. Для этого на вкладке Данные или на вкладке Power Query находим команду Получить данные - Объединить запросы - Объединить (Get Data - Merge Queries - Merge) :

В открывшемся окне делаем три вещи:

выбираем наши таблицы из выпадающих списков
выделяем столбцы, по которым идет сравнение
выбираем Тип соединения = Внутреннее (Inner Join)

После нажатия на ОК на экране останутся только совпадающие строки:

Ненужный столбец Таблица2 можно правой кнопкой мыши удалить, а заголовок первого столбца переименовать во что-то более понятное (например Совпадения). А затем выгрузить полученную таблицу на лист, используя всё ту же команду Закрыть и загрузить (Close & Load) :

Если значения в исходных таблицах в будущем будут изменяться, то необходимо не забыть обновить результирующий список совпадений правой кнопкой мыши или сочетанием клавиш Ctrl + Alt + F5 .

Макрос для вывода списка совпадений

Само-собой, для решения задачи поиска совпадений можно воспользоваться и макросом. Для этого нажмите кнопку Visual Basic на вкладке Разработчик (Developer) . Если ее не видно, то отобразить ее можно через Файл - Параметры - Настройка ленты (File - Options - Customize Ribbon) .

В окне редактора Visual Basic нужно добавить новый пустой модуль через меню Insert - Module и затем скопировать туда код нашего макроса:

Воспользоваться добавленным макросом очень просто. Выделите, удерживая клавишу Ctrl , оба диапазона и запустите макрос кнопкой Макросы на вкладке Разработчик (Developer) или сочетанием клавиш Alt + F8 . Макрос попросит указать ячейку, начиная с которой нужно вывести список совпадений и после нажатия на ОК сделает всю работу:

Более совершенный макрос подобного типа есть, кстати, в моей надстройке PLEX для Microsoft Excel.

Я когда-то уже писал подробный обзор на бесплатную надстройку Fuzzy Lookup от Microsoft, позволяющую находить соответствия двух списков при неточном совпадении данных. Недавно, с последними обновлениями Office 365, аналогичный функционал пришёл и в Power Query в Excel. До Power BI Desktop, кстати, он тоже добрался.

Давайте разберёмся, как этот инструмент работает, его плюсы, минусы и нюансы применения.

Тренироваться будем на слегка модернизированном примере из прошлой статьи про надстройку Fuzzy Lookup - двух списках, которые нужно объединить в один по совпадению адресов:

Прежде, чем начнём, обратите внимание на следующие моменты:

Точно в этих списках совпадает только один адрес - "Пушкино, Набережная ул., д.61". Все остальные адреса различаются с большей или меньшей степенью разброса.
В некоторых адресах переставлены местами слова - например "Ульяновск, Лермонтова ул., д.63" и "улица Лермонтова д.63, г. Ульяновск".
В некоторых не хватает части данных - например, нет города в "Сиреневая ул. д.90" во второй таблице.
Где-то город с "г.", а где-то без. С улицами - аналогично.
Есть адреса уникальные и совершенно ни на что не похожие и ни с чем не совпадающие (Париж и Рио-де-Жанейро в конце каждого списка).
Есть адреса с орфографическими ошибками или опечатками внутри слов (Чилябинск, Козань...)

Отдельно хочу отметить проблему с Санкт-Петербургом - этот город может быть записан кучей разных способов. Чтобы учесть этот момент при связывании нам придется заранее сделать специальную таблицу преобразований. Колонки в этой таблице должны строго называться From и To и содержать все возможные варианты наименований (столбец From) и их правильные аналоги (столбец To):

Шаг 1. Грузим исходные данные в Power Query

Сначала, само-собой, нужно загрузить все наши три исходные таблицы в Power Query. Сделать это можно несколькими способами (именованный диапазон, область печати, лист целиком), но самым удобным будет, наверное, преобразование в "умные таблицы" с помощью сочетания клавиш Ctrl + T или командой Главная - Форматировать как таблицу (Home - Format as Table) .

По умолчанию, каждая умная таблица получает стандартное имя а-ля Таблица1,2. что можно, при желании изменить (но я здесь не буду).

После этого созданную "умную таблицу" можно легко залить в Power Query с помощью кнопки Из таблицы (From Table) на вкладке Данные (Data) или на вкладке Power Query (если у вас версия Excel 2010-2013 и вы установили Power Query как отдельную надстройку):

В открывшемся окне редактора запросов Power Query можно, в приципе, "допилить" наши данные при необходимости и затем сохранить полученную таблицу как подключение через Главная - Закрыть и загрузить - Закрыть и загрузить в . (Home - Close&Load - Close&Load to. ) :

И выбрать в следующем окне опцию Только создать подключение (Only create connection) :

Всё это нужно по очереди проделать со всеми тремя таблицами, чтобы в итоге в правой панели запросов появились все три наши таблицы в режиме подключения:

Всё. Самая скучная часть - позади. Теперь переходим, непосредственно, к слиянию.

Шаг 2. Выполняем объединение

На вкладке Данные (Data) или на вкладке Power Query выбираем команду Получить данные / Создать запрос - Объединить - Объединить (Get Data / New Query - Combine queries - Merge) :

Откроется окно слияния:

В этом окне нужно:

1. Выбрать в выпадающих списках Таблицы 1 и 2, которые мы хотим объединить.

2. Выделить в обеих таблицах столбцы, по которым мы связываем наши списки (колонки Адрес и Место, соответственно).

3. Чтобы увидеть потом не только совпадения, но и отличия и ясно понимать что именно мы нашли, а что нет - выбрать тип соединения Полное внешнее (Full Outer).

4. Включить (самое главное!) флажок Использовать нечеткие соответствия для слияния (Use fuzzy matching to perform the merge) . Именно он заставляет Power Query искать не только точные совпадения, но и приблизительные.

Под ссылкой Параметры нечеткого соответствия (Fuzzy matching options) скрывается целый блок дополнительных настроек для нечеткого слияния:

Порог подобия (Similarity Threshold) - дробный коэффициент (от 0 до 1), определяющий, насколько строгого соответствия вы требуете при сборке. При значении этого коэффициента равном единице, Power Query будет искать, фактически, только точные совпадения. При значениях близких к нулю сильно возрастает вероятность ошибки. Имеет смысл путем 2-3 попыток подобрать максимально большое значение (т.е. максимально строгий поиск), но при котором находятся все (или большинство) результатов.
Игнорировать регистр (Ignore case) - по умолчанию Power Query учитывает регистр при поиске, т.е. различает Москва и МОСКВА, например. Включение этого флажка позволяет избавиться от регистрочувствительности при слиянии.
Сопоставление путем объединения текстовых фрагментов (Match by combining text parts) - в переводе на человеческий язык означает, что при поиске соответствий будет производится проверка на переставление слов внутри текста (помните Ульяновск и ул.Лермонтова?)
Если одному адресу в первой таблице соответствуте несколько похожих адресов во второй (это особенно актуально при низких значениях порога подобия), то можно ограничить количество найденных вариантов - за это отвечает параметр Максимальное число совпадений (Maximum number of matches) .
Чтобы учесть разные варианты написания Санкт-Петербурга - укажем нашу третью таблицу как Таблицу преобразования (Transformation Table) .

Выполнив все настройки, нажмём на ОК и развернём в появившемся окне Power Query вторую таблицу с помощью кнопки в шапке (флажок Использовать исходное имя столбца как префикс можно снять):

В результате получим что-то похожее на:

Как видите, все адреса нашли свои аналоги, кроме уникальных Парижа и Рио-де-Жанейро, в паре с которыми появились ячейки с null, т.е. пустотой.

Шаг 3. Пишем свою М-функцию подобия

В принципе, на этом можно было бы и остановиться, но, вот, лично меня во всей этой истории смущает один момент: как определить, насколько хорошо Power Query нашёл соответствие для каждого адреса? Представьте, что вам нужно объединить подобным образом таблицы по несколько тысяч строк - вероятность ошибки при таком объеме данных уже ощутимая. Как понять, где Power Query отработал нечёткое слияние хорошо (текст совпадает почти точно), а где стоит проверить совпадение вручную и, возможно, внести правки?

Вот если бы был (помечтаем!) в наших данных столбец, где указывался бы коэффициент подобия найденных адресов, наглядно иллюстрирующий точность подбора! Как бы это упростило поиск подозрительных вариантов!

К сожалению, я не нашел в Power Query встроенных инструментов для подобного :( Однако, мы можем своими силами реализовать похожую штуку, написав собственную функцию подобия двух текстовых строк на встроенном в Power Query языке М (за идею огромное спасибо и поклон в пояс Андрею VG с нашего форума).

1 . На вкладке Данные выбираем команду Получить данные / Создать запрос - Из других источников - Пустой запрос (Get Data / New Query - From other sources - Blank query) .

2 . В открывшемся окне редактора запросов жмем на Главной (Home) или на вкладке Просмотр (View) кнопку Расширенный редактор (Advanced Editor) .

3 . В появившемся окне удаляем всё, что там есть по-умолчанию и копируем-вставляем туда М-код нашей функции:

Выглядеть это всё должно, в итоге, вот так:

Если интересны детали, то эта функция:

переводит обе текстовых строки в заглавные буквы функцией Text.Upper, чтобы избежать регистрочувствительности
разбирает исходные строки на отдельные символы функциями Text.ToList
ищет количество совпадений символов функциями List.Intersect и List.Count и помещает его в переменную matching_chars
вычисляет среднюю длину исходных текстовых строк с помощью функций Text.Length и помещает результат в переменную average_length
делит число совпадений на среднюю длину, чтобы получить коэффициент подобия

Само-собой, эта логика отличается от той, что использует Power Query при поиске соответствий (а как именно это делает Power Query - знают только разработчики в Microsoft). Однако, в подавляющем большинстве реальных случаев, наша функция со своей задачей отлично справляется - проверено на опыте.

После нажатия на Готово в правой панели окна Power Query можно переименовать нашу функцию, дав ей более наглядное имя (например, КоэфПодобия вместо Запрос1).

Теперь осталось применить её к нашим данным. Выберем на вкладке Добавление столбца команду Вызвать настраиваемую функцию (Add Column - Invoke Custom Function) и введём ее аргументы в открывшемся окне:

После нажатия на ОК мы, наконец, получим желаемое - столбец, где будет виден числовой коэффициент подобия, наглядно отображающий качество подбора наших адресов:

Щёлкнув правой кнопкой мыши по заголовку получившегося столбца, можно выбрать команду Заменить ошибки (Replace Errors) и легко заменить получившиеся Error в Париже и Рио-де-Жанейро на нули. Ну, а затем отсортировать нашу таблицу по убыванию по столбцу коэффициентов и выгрузить обратно в Excel уже знакомой командой Главная - Закрыть и загрузить (Home - Close&Load) :

Точные совпадения в начале списка проблем не составят, а вот строки в конце списка, возможно, потребуют вашего внимания и "доработки напильником". В любом случае, такой вариант слияния мне кажется более надежным.

P.S. А у меня в Excel такого нет!

Для всех, кто после прочтения этой статьи немедленно рванёт в свой Excel проверять наличие нечёткого поиска в Power Query, ещё разок хочу уточнить:

Одна из самых неприятных ситуаций, с которой может столкнуться пользователь при работе в Microsoft Excel - это поиск и подстановка данных с неточным совпадением. Когда вам надо подставить данные из одной таблицы в другую, но вы при этом уверены, что в обеих таблицах совпадающие элементы называются одинаково, то проблем нет - к вашим услугам множество способов: функции ВПР и её аналоги, надстройка Power Query и т.д.

А вот если в одной таблице "Пупкин Василий", а в другой просто "Пупкин", или "Пупкин В.", или даже "Пупкен", то все эти красивые способы не работают. Причем на практике такое встречается постоянно, особенно с почтовыми адресами или названиями компаний:

Обратите внимание на различные типы несоответствий, которые могут встречаться:

переставлены местами улица, город, дом
отсутствует какая-то часть адреса или, наоборот, есть что-то лишнее (индекс, номер квартиры)
по-разному записан город (с буквой "г." или без) или улица
опечатки и ошибки (Козань вместо Казань)

Про точное соответствие или даже поиск по маске тут говорить не приходится. Помочь в таком случае могут только специальные макросы или надстройки для Excel. Про одну из таких макро-функций на VBA я уже писал, а здесь хочется рассказать про еще один вариант решения подобной задачи - надстройку Fuzzy Lookup от компании Microsoft.

Эта надстройка существует с 2011 года и совершенно бесплатно скачивается с сайта Microsoft. Системные требования: Windows 7 или новее, Office 2007 или новее, соответственно. После установки у вас в Excel появляется одноименная вкладка с единственной кнопкой на ней:

Нажатие на эту кнопку включает специальную панель в правой части окна Excel, где и задаются все настройки поиска:

Сразу хочу отметить, что эта надстройка умеет работать только с умными таблицами, поэтому все исходные таблицы нужно конвертировать в умные с помощью сочетания Ctrl + T или кнопки Форматировать как таблицу на вкладке Главная (Home - Format as Table) :

Алгоритм действий при работе с надстройкой Fuzzy Lookup следующий:

После анализа мы получаем таблицу, где каждому элементу ключевого столбца из первой таблицы подобрано максимально похожее значение из второй:

Нюансы и подводные камни

Точность подбора можно регулировать с помощью ползунка Similarity Threshold в нижней части панели Fuzzy Lookup. Чем правее его положение, тем строже будет поиск, и - как следствие - тем меньше результатов надстройка будет находить. Если сдвинуть его влево, то результатов станет больше, но возрастет риск ошибочного совпадения. Тут все зависит от вашей конкретной ситуации - экспериментируйте.
На больших таблицах поиск может занимать приличное количество времени (до нескольких десятков секунд), хотя многое, конечно, зависит от мощности вашего компьютера. Как вариант, для ускорения в настройках (кнопка Configure в нижней части панели) можно попробовать включить параметр UseApproximateIndexing в разделе Global Settings.
Перед нажатием на кнопку Goне забудьте выделить пустую ячейку, начиная с которой вы хотите вывести результаты. Если случайно вы оставите активную ячейку где-нибудь в исходных данных, то надстройка выведет итоговую таблицу прямо поверх них, и вы их потеряете. Причем отмена последнего действия будет невозможна, а кнопка Undo в нижней части панели не всегда срабатывает почему-то.
Для вывода столбца с коэффициентом подобия FuzzyLookup.Similarity необходимо, чтобы у вашего Excel была точка в качестве десятичного разделителя (целой и дробной части). Если это не так, то эту настройку временно можно поменять через Файл - Параметры - Дополнительно (File - Options - Advanced) .
Fuzzy Lookup - это не обычная надстройка, написанная на VBA (как мой PLEX, например), а COM-надстройка. Разница в том, что она устанавливается как отдельная программа, т.е. вам нужны соответствующие права на установку ПО на вашем компьютере. Дома, ясное дело, проблем не будет, а вот многим корпоративным пользователям, скорее всего, придется обращаться к вашим айтишникам. После установки отключать и подключать ее в дальнейшем можно на вкладке Разработчик - Надстройки COM (Developer - COM Add-ins) .

В любом случае, при всех имеющихся минусах, эта надстройка однозначно стоит того, чтобы находиться в арсенале любого продвинутого пользователя Microsoft Excel.

Читайте также: