# Google Sheets - Erweiterte Formeln (Data Analytics) > VLOOKUP, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA, QUERY, IMPORTRANGE, Pivot-Tabellen, benannte Bereiche - 20 Interview-Fragen - Junior - [Interview-Fragen: Data Analytics](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen.md) ## 1. Welche Funktion sucht einen Wert in der ersten Spalte eines Bereichs und gibt einen entsprechenden Wert aus einer anderen Spalte zurück? **Antwort** VLOOKUP (Vertical Lookup) sucht einen Wert in der ersten Spalte eines Datenbereichs und gibt den entsprechenden Wert aus einer angegebenen Spalte zurück. Die Syntax lautet VLOOKUP(search_key, range, column_index, is_sorted). Diese Funktion ist eine der am häufigsten verwendeten, um Daten zwischen verschiedenen Tabellen in Google Sheets zu verknüpfen. ## 2. Was bedeutet der Parameter FALSE in der Formel VLOOKUP(A2, B:D, 3, FALSE)? **Antwort** Der letzte Parameter von VLOOKUP gibt den Übereinstimmungstyp an. FALSE bedeutet, dass die Suche eine exakte Übereinstimmung finden muss. Wird kein exakter Wert gefunden, gibt die Formel einen #N/A-Fehler zurück. Mit TRUE (oder weggelassen) verwendet VLOOKUP eine ungefähre Übereinstimmung, was eine aufsteigende Sortierung der Daten erfordert. ## 3. Was ist die Hauptbeschränkung von VLOOKUP im Vergleich zu INDEX/MATCH? **Antwort** VLOOKUP kann nur in der ersten Spalte des angegebenen Bereichs suchen und einen Wert nach rechts zurückgeben. Wenn die Suchspalte rechts von der Ergebnisspalte liegt, funktioniert VLOOKUP nicht. INDEX/MATCH hat diese Einschränkung nicht und kann in jede Richtung suchen, was es zu einer flexibleren Kombination macht. ## 17 weitere Fragen verfügbar - Was ist der Unterschied zwischen VLOOKUP und HLOOKUP? - Wie funktioniert die INDEX/MATCH-Kombination zum Nachschlagen eines Werts? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Analytics-Interviewthemen - [Google Sheets - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-basics.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-basics.md): 25 Fragen, Junior - [SQL - Aggregationen und Gruppierungen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-aggregations.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-joins.md): 20 Fragen, Junior - [BigQuery - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [Data Cleaning - Datenbereinigung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-cleaning.md): 20 Fragen, Junior - [KPIs und Business-Metriken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/kpis-metrics.md): 20 Fragen, Junior - [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/descriptive-statistics.md): 20 Fragen, Junior - [Zapier und No-Code-Automatisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/zapier-automation.md): 20 Fragen, Junior - [Grundlagen der Datenvisualisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-viz-principles.md): 20 Fragen, Junior - [Python & Pandas - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-pandas-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Automatisierte Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-dashboards.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Unterabfragen und CTEs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-subqueries-ctes.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-window-functions.md): 20 Fragen, Mid-Level - [BigQuery - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-advanced.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-modeling.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Funnel- und Conversion-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/funnel-analysis.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Kohorten- und Retention-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/cohort-retention.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Google Tag Manager und Tracking](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/gtm-tracking.md): 20 Fragen, Mid-Level - [APIs und Webhooks](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/apis-webhooks.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [AB-Testing und angewandte Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/ab-testing.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/looker-studio.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Power BI - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Erweiterte analytische Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-advanced-analytics.md): 20 Fragen, Senior - [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-advanced.md): 20 Fragen, Senior - [Power BI - DAX und fortgeschrittene Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-dax.md): 20 Fragen, Senior - [Python Analytics - Erweiterte Analyse und ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-analytics-advanced.md): 20 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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