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每个月做考勤汇总,我都要把人事给的名单和自己手上的名单对一遍。

两百多行,肉眼扫。扫到第三十行眼睛就花了。

最麻烦的不是“这个人不在”,是“这个人明明在,但写法不一样”。

有的名字中间多了个空格,有的是繁体字,有的用了生僻字的另一个写法,还有的把复姓拆成了两行。

VLOOKUP 一拉,全是 #N/A。

两份名单差异先分类再处理

后来我换了个做法:不让 AI 直接告诉我谁对谁错,而是先让它把差异分类。

分类这件事人做起来慢,机器做起来快,而且不会累。

分完类我才发现,真正“名单里没有”的只有 7 个人,剩下 30 多条全是写法问题。

30 多条写法问题如果按人处理,一条一条去查,一下午就没了。按类处理,改一次规则就全好了。

先分类,再动手。这四个字省了我最多时间。

具体怎么做:三步把差异摊开

第一步:让 AI 先分类,别急着下结论

把两列原样贴进去,不要提前清洗。你清洗过的数据,AI 就看不到原始形态,也发现不了写法差异。

下面是我两份名单的 A 列和 B 列,每行一个姓名。请只做一件事:把 B 列相对 A 列的差异分成三类——1)A 没有、B 有;2)B 没有、A 有;3)两边都有但写法不同。第三类请标出具体差在哪:空格、全半角、繁简、异体字或顺序。不要补全姓名,不要猜测。

最后一句“不要猜测”要留着。删掉它,模型会热情地帮你把“张 三”补成“张三”,然后告诉你两边一样——差异就被它自己抹掉了。

第二步:让它给公式,而不是给结果

让 AI 逐行念差异,两百行它念不完,你也不想听。要它给一套能拉到底的公式。

基于上面的差异类型,给我一套可以直接拉到最后一行的公式方案:1)判断某个姓名是否存在于另一列,用 COUNTIF 还是 EXACT,说明区别;2)生成一个“清洗后姓名”辅助列,去掉所有空格并统一全半角;3)标出重复出现的姓名。每条公式写清楚放在哪一列、从第几行开始。

清洗列是关键。它把“写法差异”变成“可比对的同一个值”,后面所有判断都建立在它上面。

清洗列不删原列。原列留着,出问题时你要能回看它原来长什么样。

清洗列保留原始姓名

第三步:抽二十行人工核对

公式跑完不要直接发出去。随机抽二十行,一行一行对。

这是清洗后的结果表,共 213 行。请随机抽 20 行给我,包含 10 行判定为“存在”、10 行判定为“缺失”,并说明每行是靠哪个字段判定出来的。我要用这 20 行做人工复核。

抽样要包含两类,只抽“缺失”的会漏掉误判成“存在”的。误判成存在比误判成缺失危险得多,因为它不会报错。

这一步我固定留十分钟。十分钟换一个能发出去的结论,划算。

随机抽样人工复核

第四步:把规则写下来,下个月直接用

核对完别关掉。把这次遇到的写法差异记成一张规则表。

请把这次核对中出现的所有写法差异,整理成一张规则表:差异类型、例子、判断方法、处理动作。下个月我拿到新名单,会先按这张表跑一遍。

规则表攒到第三个月,你会发现新出现的差异类型越来越少。到那时候,核对这件事就真的变成十分钟了。

这张表还有一个用处:交接。人走了,规则还在,下一个人不用再从头踩一遍。

这套做法有一个前提:两份名单的姓名列要能对上号。如果一边是“姓名”、另一边是“员工编号加姓名混在一格”,得先拆列,拆完再核对。

还有一个坑:生僻字。系统导出的生僻字经常变成问号或者方框,这种不是写法差异,是数据在导出时就丢了。公式救不回来,只能回原系统重导。

两百行的名单,我现在大概花十二分钟。以前是半小时,中间还要接一次同事的问话,接完就接不上了。

你那边核对名单,最耗时间的是哪一步?

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