Синтетични данни за времеви редове
Синтезирайте точно данни от времеви серии със Syntho
Въведение синтетични времеви редове данни
Какво представляват синтетичните данни за времеви редове?
Данните от времеви серии са тип данни, характеризиращ се с поредица от събития, наблюдения или измервания, събрани и подредени с интервали от дата-час, обикновено представляващи промени в променлива във времето, и се поддържа от Syntho.
Какви са някои примери за данни от времеви редове?
- Финансови транзакции: плащания с кредитна и/или дебитна карта за наблюдение на транзакциите
- Здравни показатели: сърдечна честота, кръвни стойности, ниво на холестерол
- Консумация на енергия: данни от интелигентния измервателен уред, потребление на електроенергия
- Отчитания на сензори: измервания с времеви щампи от сензори, като температура, поток и др.
Какво прави синтезирането на данни от времеви редове предизвикателство?
Синтезирането на данни от времеви редове е по-трудно, тъй като те трябва да уловят времевите зависимости и модели, присъщи на последователните наблюдения в реалния свят. За разлика от независимите и идентично разпределени данни, където всяко наблюдение не е свързано с другите, данните от времеви редове показват зависимости между времеви стъпки. Много организации и повечето решения с отворен код не могат да синтезират времеви редове добре или изобщо не поддържат данни от времеви редове.
Уникалният подход на Syntho синтезира точно най-сложните времеви редове
Нашият Syntho Engine е оптимизиран да синтезира точно най-сложните данни от времеви серии. Ние оптимизирахме нашите модели в сътрудничество с водещи организации, работещи с най-сложните времеви серии от данни.
Имаме стратегически партньорства с водещи организации
Syntho си сътрудничи с водещи организации като Cedars Sinai Medical Center. Тези организации работят с най-сложните времеви серии от данни. Това позволява на Syntho да изгради най-добрия модел на последователност, като е в състояние да синтезира точно най-сложните времеви серии.
Поддържаме сложни данни от времеви серии
С нашия Syntho Engine можете точно да синтезирате данни, съдържащи времеви серии. Нашият подход умело улавя корелациите и статистическите модели между таблицата на обекта и свързаната таблица, съдържаща надлъжна информация. Това включва дори сложни структури на времеви редове, като времеви редове с:
- Равно разпределени интервали
- Неравномерно разпределени интервали
- Еднаква дължина
- Нееднаква дължина
- Едномерни времеви редове
- Многомерни времеви редове
Имате ли някакви въпроси?
Говорете с един от нашите експерти
Как мога да генерирам синтетични данни от времеви редове със Syntho?
Нашият Syntho Engine включва функцията за модел на последователност на Syntho, която позволява на потребителите да синтезират данни от времеви серии (надлъжни данни). Когато целевите данни, които искате да синтезирате, съдържат данни от времеви серии, нашият модел на последователност ще бъде активиран.
Запазете вашето ръководство за синтетични данни сега!
- Какво представляват синтетичните данни?
- Защо организациите го използват?
- Клиентски случаи с добавяне на стойност синтетични данни
- Как да започнем
