البيانات المدعومة لمحرك Syntho

يدعم Syntho أيضًا بيانات السلاسل الزمنية. بيانات السلاسل الزمنية هي نوع من البيانات التي يتم جمعها وتنظيمها بترتيب زمني ، حيث تمثل كل نقطة بيانات نقطة زمنية محددة. يشيع استخدام هذا النوع من البيانات في العديد من القطاعات. يمكن أن يكون هذا على سبيل المثال في التمويل (على سبيل المثال مع العملاء الذين يجرون المعاملات) أو في الرعاية الصحية (حيث يخضع المرضى لإجراءات) ، والعديد من المجالات الأخرى التي من المهم فهم الاتجاهات والأنماط بمرور الوقت.

يمكن جمع بيانات السلاسل الزمنية على فترات منتظمة أو غير منتظمة. يمكن أن تكون البيانات أحادية المتغير ، وتتكون من متغير واحد مثل درجة الحرارة ، أو متغير متعدد ، يتكون من متغيرات متعددة يتم قياسها بمرور الوقت ، مثل قيمة محفظة الأسهم أو إيرادات الشركة ومصروفاتها.

غالبًا ما يتضمن تحليل بيانات السلاسل الزمنية تحديد الأنماط والاتجاهات والتقلبات الموسمية بمرور الوقت ، بالإضافة إلى عمل تنبؤات حول القيم المستقبلية بناءً على البيانات السابقة. يمكن استخدام الرؤى المكتسبة من تحليل بيانات السلاسل الزمنية لمجموعة واسعة من التطبيقات ، مثل التنبؤ بالمبيعات ، والتنبؤ بالطقس ، أو اكتشاف الحالات الشاذة في الشبكة. وبالتالي ، غالبًا ما يكون دعم بيانات السلاسل الزمنية مطلوبًا عند تجميع البيانات.