度探索 Oracle 中两列数据的相似度（oracle两列数据相似）

度探索 Oracle 中两列数据的相似度

在日常的数据分析过程中，常常需要比较两个数据列的相似度，以确定它们之间的相关性或者差异性。在 Oracle 数据库中，可以使用各种方法计算两个数据列之间的相似度，并对其进行可视化和分析。

一、编辑距离算法

编辑距离算法是一种常见的字符串相似度算法，可以用来度量两个字符串之间的相似度。Oracle 中可以使用 UTL_MATCH 包中的 EDIT_DISTANCE 函数来计算两列数据之间的编辑距离。

例如，下面的 SQL 语句演示了如何使用 EDIT_DISTANCE 函数计算两列字符串数据之间的编辑距离：

SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE(‘cat’, ‘cot’) FROM DUAL;

该语句返回的结果是 1，表示“cat”和“cot”两个字符串之间相差一个字符。

二、余弦相似度算法

余弦相似度算法是一种常见的文本相似度算法，它可以用来度量文档之间的相似度。在 Oracle 中，可以使用 UTL_MATCH 包中的 COSINE_SIMILARITY 函数来计算两列文本数据之间的余弦相似度。

例如，下面的 SQL 语句演示了如何使用 COSINE_SIMILARITY 函数计算两列文本数据之间的余弦相似度：

SELECT UTL_MATCH.COSINE_SIMILARITY(‘Hello world’, ‘Hello Oracle’) FROM DUAL;

该语句返回的结果是 0.707，表示“Hello world”和“Hello Oracle”两个文本之间的余弦相似度是 0.707。

三、Jaccard 相似度算法

Jaccard 相似度算法是一种常见的集合相似度算法，可以用来比较两个集合之间的相似度。在 Oracle 中，可以使用 UTL_MATCH 包中的 JARO_WINKLER_SIMILARITY 函数来计算两列集合数据之间的 Jaccard 相似度。

例如，下面的 SQL 语句演示了如何使用 JARO_WINKLER_SIMILARITY 函数计算两列集合数据之间的 Jaccard 相似度：

SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY(‘apple’, ‘app’) FROM DUAL;

该语句返回的结果是 0.833，表示“apple”和“app”两个集合之间的 Jaccard 相似度为 0.833。

四、可视化相似度结果

在 Oracle 中，可以使用 Data Miner 工具来可视化相似度算法的结果。例如，下面的截图展示了使用 EDIT_DISTANCE 函数计算员工号和姓名字段之间的编辑距离，并将结果导出为 CSV 文件。

通过可视化编辑距离的结果，我们可以发现员工号为 123 的员工姓名是“Lucy Smith”，而员工号为 125 的员工姓名则是“Lucy Schmidt”，这两个员工之间的编辑距离为 1，说明他们的姓名非常相似。

度探索 Oracle 中两列数据的相似度是一件非常重要的工作，可以帮助我们发现数据之间的关联性和差异性，从而更好地进行数据分析和决策。使用 UTL_MATCH 包中的编辑距离算法、余弦相似度算法和 Jaccard 相似度算法，可以轻松计算两列数据之间的相似度，并可以使用 Data Miner 工具来可视化分析结果。