Sintetikong datos sa serye sa panahon
I-synthesize ang datos sa sunud-sunod nga oras gamit ang Syntho
Pasiuna synthetic time series data
Unsa ang time series synthetic data?
Ang datos sa serye sa oras usa ka tipo sa datos nga gihulagway sa usa ka han-ay sa mga panghitabo, obserbasyon o pagsukod nga nakolekta ug gi-order nga adunay mga agwat sa petsa-oras, kasagaran nga nagrepresentar sa mga pagbag-o sa usa ka variable sa paglabay sa panahon, ug gisuportahan ni Syntho.
Unsa ang pipila ka mga pananglitan sa datos sa serye sa panahon?
- Mga transaksyon sa pinansya: pagbayad gamit ang credit ug / o debit card alang sa pagmonitor sa transaksyon
- Mga sukatan sa kahimsog: rate sa kasingkasing, mga kantidad sa dugo, lebel sa kolesterol
- Pagkonsumo sa enerhiya: data sa smart meter, paggamit sa kuryente
- Mga pagbasa sa sensor: mga pagsukod nga gimarkahan sa oras gikan sa mga sensor, sama sa temperatura, agos ug uban pa.
Unsa ang nakapahagit sa pag-synthesize sa datos sa serye sa oras?
Ang datos sa serye sa oras labi ka mahagiton sa pag-synthesize tungod kay kinahanglan nga makuha ang temporal nga mga dependency ug mga sumbanan nga kinaiyanhon sa tinuud nga kalibutan nga sunud-sunod nga mga obserbasyon. Dili sama sa independente ug parehas nga giapod-apod nga datos, diin ang matag obserbasyon wala’y kalabotan sa uban, ang datos sa serye sa oras nagpakita mga dependency sa mga lakang sa oras. Daghang mga organisasyon ug kadaghanan sa mga open-source nga mga solusyon dili maka-synthesize og maayo nga mga serye sa oras o dili makasuporta sa datos sa serye sa oras.
Ang talagsaon nga pamaagi ni Syntho nag-synthesize sa labing komplikado nga serye sa oras sa tukma
Ang among Syntho Engine gi-optimize aron ma-synthesize ang labing komplikado nga datos sa serye sa oras sa tukma. Gi-optimize namo ang among mga modelo sa kolaborasyon sa mga nanguna nga organisasyon nga nagtrabaho sa labing komplikado nga datos sa serye sa oras.
Kami adunay estratehikong pakigtambayayong sa nanguna nga mga organisasyon
Si Syntho nakigtambayayong sa mga nanguna nga organisasyon, sama sa Cedars Sinai Medical Center. Kini nga mga organisasyon nagtrabaho uban ang labing komplikado nga datos sa serye sa oras. Gitugotan niini si Syntho sa paghimo sa labing kaayo nga modelo sa pagkasunod-sunod nga makahimo sa pag-synthesize sa labing komplikado nga serye sa oras sa tukma.
Gisuportahan namo ang komplikadong datos sa serye sa panahon
Uban sa among Syntho Engine, mahimo nimong tukma nga ma-synthesize ang datos nga adunay sulud nga serye sa oras. Ang among pamaagi maayo nga nakakuha sa mga correlation ug statistical patterns tali sa entity table ug sa kaubang table nga adunay longhitudinal nga impormasyon. Naglakip kini bisan sa komplikado nga mga istruktura sa serye sa oras, sama sa serye sa oras nga adunay:
- Parehas nga gilay-on nga mga agwat
- Dili parehas nga gilay-on nga mga agwat
- Parehas nga gitas-on
- Dili patas nga gitas-on
- Univariate nga serye sa panahon
- Multivariate nga serye sa panahon
Aduna ka bay mga pangutana?
Pakigsulti sa usa sa among mga eksperto
Giunsa nako paghimo ang sintetikong datos sa serye sa oras sa Syntho?
Ang among Syntho Engine naglakip sa Syntho's sequence model feature nga nagtugot sa mga tiggamit sa pag-synthesize sa time series data (longhitudinal data). Kung ang target nga datos nga gusto nimong i-synthesize adunay data sa serye sa oras, ang among modelo sa pagkasunod-sunod ma-aktibo.
I-save ang imong synthetic data guide karon!
- Unsa ang datos nga synthetic?
- Ngano nga gigamit kini sa mga organisasyon?
- Pagdugang og bili sa mga kaso sa kliyente sa sintetikong datos
- Giunsa pagsugod
