Dans Oracle Analytics, vous pouvez effectuer une analyse de similarité sur vos données à l'aide de divers modèles de plongement vectoriel.
Vous pouvez par exemple répondre à des questions telles que :
- Quels patients ont des symptômes ou des antécédents similaires à ceux d'un patient donné?
- Quels clients ont un profil similaire à celui d'un client donné?
- Quelles réclamations d'assurance sont similaires dans leur profil à une réclamation d'assurance donnée?
Comment cela fonctionne-t-il?
Oracle Database V23ai prend en charge la recherche vectorielle et les fonctions SQL pour calculer la distance entre les vecteurs, qui est utilisée pour quantifier le degré de ressemblance entre les enregistrements de données. Oracle Analytics utilise la recherche vectorielle en arrière-plan pour effectuer une analyse de similarité sur des jeux de données.
Considérations de rendement
Le temps de traitement de l'analyse de similarité varie selon les facteurs suivants :
- Nombre de rangées dans votre jeu de données source.
- Nombre de colonnes que vous sélectionnez pour une utilisation dans votre flux de données. Notez que toutes les colonnes de votre jeu de données source ne seront pas utilisées dans votre modèle d'analyse de similarité.
- (Spécifique à Oracle Autonomous Data Warehouse) Nombre d'ECPU affectées à votre instance Oracle Autonomous Data Warehouse.
Les flux de données ont une temporisation maximale de 2,5 heures. Cette limite détermine la quantité de données pouvant être traitées. Reportez-vous à la section des paramètres pour plus de détails.