Dades sintètiques de sèries temporals
Sintetitzeu dades de sèries temporals amb precisió amb Syntho
Introducció a les dades de sèries temporals sintètiques
Què són les dades sintètiques de sèries temporals?
Les dades de sèries temporals són un tipus de dades caracteritzat per una seqüència d'esdeveniments, observacions o mesures recopilades i ordenades amb intervals de data-hora, que normalment representen els canvis d'una variable al llarg del temps, i són compatibles amb Syntho.
Quins són alguns exemples de dades de sèries temporals?
- Transaccions financeres: pagaments amb targeta de crèdit i/o dèbit per al seguiment de les transaccions
- Mètriques de salut: freqüència cardíaca, valors sanguinis, nivell de colesterol
- Consum d'energia: dades del comptador intel·ligent, consum d'electricitat
- Lectures del sensor: mesures marcades amb l'hora dels sensors, com ara la temperatura, el cabal, etc.
Què fa que la síntesi de dades de sèries temporals sigui difícil?
Les dades de sèries temporals són més difícils de sintetitzar perquè necessiten capturar les dependències i els patrons temporals inherents a les observacions seqüencials del món real. A diferència de les dades independents i distribuïdes de manera idèntica, on cada observació no està relacionada amb les altres, les dades de sèries temporals mostren dependències entre passos de temps. Moltes organitzacions i la majoria de solucions de codi obert no poden sintetitzar bé les sèries temporals o no admeten les dades de sèries temporals en absolut.
L'enfocament únic de Syntho sintetitza les sèries temporals més complexes amb precisió
El nostre motor de síntesi està optimitzat per sintetitzar les dades de sèries temporals més complexes amb precisió. Hem optimitzat els nostres models en col·laboració amb organitzacions líders que treballen amb les dades de sèries temporals més complexes.
Tenim aliances estratègiques amb organitzacions líders
Syntho va col·laborar amb organitzacions líders, com el Cedars Sinai Medical Center. Aquestes organitzacions treballen amb les dades de sèries temporals més complexes. Això permet a Syntho construir el millor model de seqüència i poder sintetitzar les sèries temporals més complexes amb precisió.
Admetem dades de sèries temporals complexes
Amb el nostre Syntho Engine, podeu sintetitzar amb precisió dades que contenen sèries temporals. El nostre enfocament captura de manera adequada les correlacions i els patrons estadístics entre la taula d'entitats i la taula associada que conté informació longitudinal. Això incloïa fins i tot estructures de sèries temporals complexes, com ara sèries temporals amb:
- Intervals igualment espaiats
- Intervals desigualment espaiats
- Longitud igual
- Longitud desigual
- Sèries temporals univariades
- Sèries temporals multivariables
Té vostè alguna pregunta?
Parleu amb un dels nostres experts
Com puc generar dades de sèries temporals sintètiques amb Syntho?
El nostre motor Syntho inclou la funció de model de seqüència de Syntho que permet als usuaris sintetitzar dades de sèries temporals (dades longitudinals). Quan les dades objectiu que voleu sintetitzar continguin dades de sèries temporals, el nostre model de seqüència s'activarà.
Desa la teva guia de dades sintètiques ara!
- Què són les dades sintètiques?
- Per què l'utilitzen les organitzacions?
- Casos de client de dades sintètiques de valor afegit
- Com començar
