Sintetički podaci vremenskih serija
Sintetizirajte podatke vremenske serije precizno uz Syntho
Uvod sintetičkih vremenskih serija podataka
Šta su sintetički podaci vremenskih serija?
Podaci o vremenskim serijama su tip podataka koji karakteriše niz događaja, zapažanja ili mjerenja prikupljenih i poređanih s vremenskim intervalima, koji obično predstavljaju promjene u varijabli tokom vremena, a podržava ih Syntho.
Koji su neki primjeri podataka o vremenskim serijama?
- Finansijske transakcije: plaćanja kreditnom i/ili debitnom karticom za praćenje transakcija
- Zdravstveni pokazatelji: otkucaji srca, krvne vrijednosti, nivo holesterola
- Potrošnja energije: podaci pametnog brojila, potrošnja električne energije
- Očitavanja senzora: mjerenja sa vremenskim oznakama od senzora, kao što su temperatura, protok itd.
Šta sintetizaciju podataka vremenskih serija čini izazovnom?
Podatke o vremenskim serijama je teže sintetizirati jer treba uhvatiti vremenske zavisnosti i obrasce svojstvene sekvencijalnim opažanjima u stvarnom svijetu. Za razliku od nezavisnih i identično distribuiranih podataka, gdje svako promatranje nije povezano s drugim, podaci vremenske serije pokazuju ovisnosti u vremenskim koracima. Mnoge organizacije i većina rješenja otvorenog koda ne mogu dobro sintetizirati vremenske serije ili uopće ne podržavaju podatke o vremenskim serijama.
Jedinstveni pristup Syntho-a precizno sintetizira najsloženije vremenske serije
Naš Syntho Engine je optimiziran za preciznu sintezu najsloženijih vremenskih serija podataka. Optimizirali smo naše modele u suradnji s vodećim organizacijama koje rade s najkompleksnijim vremenskim serijama podataka.
Imamo strateška partnerstva sa vodećim organizacijama
Syntho je sarađivao s vodećim organizacijama, kao što je Cedars Sinai Medical Center. Ove organizacije rade sa najkompleksnijim vremenskim serijama podataka. Ovo omogućava Syntho-u da izgradi najbolji model sekvence koji može precizno sintetizirati najsloženije vremenske serije.
Podržavamo složene podatke o vremenskim serijama
Uz naš Syntho Engine, možete precizno sintetizirati podatke koji sadrže vremenske serije. Naš pristup adekvatno bilježi korelacije i statističke obrasce između tabele entiteta i pridružene tablice koja sadrži longitudinalne informacije. Ovo je uključivalo čak i složene strukture vremenskih serija, kao što su vremenske serije sa:
- Jednako raspoređeni intervali
- Nejednako raspoređeni intervali
- Jednaka dužina
- Nejednaka dužina
- Jednovarijantne vremenske serije
- Multivarijantne vremenske serije
Imate bilo kakvih pitanja?
Razgovarajte sa jednim od naših stručnjaka
Kako mogu generirati sintetičke podatke vremenske serije sa Syntho?
Naš Syntho Engine uključuje značajku Syntho modela sekvence koja omogućava korisnicima da sintetiziraju podatke vremenske serije (longitudinalni podaci). Kada ciljni podaci koje želite sintetizirati sadrže podatke vremenske serije, naš model sekvence će se aktivirati.
Sačuvajte svoj vodič za sintetičke podatke sada!
- Šta su sintetički podaci?
- Zašto ga organizacije koriste?
- Klijentski slučajevi sa sintetičkim podacima koji dodaju vrijednost
- Kako započeti
