数据轧差是指从不同数据源或数据集中提取和整合数据时，由于数据的格式、结构或内容不一致而导致的问题。它是数据管理和分析中常见的难题之一。

数据轧差的主要原因包括：

1. 数据格式不一致：不同数据源或数据集可能使用不同的数据格式，如日期格式、货币格式等。这会导致在整合数据时出现格式不匹配的问题。

2. 数据结构不一致：不同数据源或数据集可能具有不同的数据结构，如字段名称、字段类型、数据长度等。这会导致在整合数据时需要进行字段映射或转换。

3. 数据内容不一致：不同数据源或数据集中的数据内容可能存在差异，如缺失数据、重复数据、错误数据等。这会导致在整合数据时需要进行数据清洗和处理。

数据轧差解决的方法包括：

1. 数据标准化：对于数据格式不一致的问题，可以通过定义统一的数据格式和规范来进行数据标准化。例如，将所有日期统一为ISO标准格式，将货币格式统一为统一的货币符号等。

2. 数据转换和映射：对于数据结构不一致的问题，可以通过字段映射和转换来进行数据整合。例如，将不同名称的字段映射为统一的字段名称，将不同类型的字段进行数据类型转换等。

3. 数据清洗和处理：对于数据内容不一致的问题，可以进行数据清洗和处理来解决。例如，删除重复数据、填补缺失数据、修正错误数据等。

除了上述方法，还可以使用数据集成工具或数据管理平台来帮助处理数据轧差问题。这些工具和平台提供了各种功能和技术，可以自动化和简化数据整合过程，提高数据质量和一致性。