Introduktion til syntetiske tidsseriedata
Hvad er syntetiske tidsseriedata?
Tidsseriedata er en datatype karakteriseret ved en sekvens af hændelser, observationer eller målinger indsamlet og ordnet med dato-tidsintervaller, typisk repræsenterende ændringer i en variabel over tid, og understøttes af Syntho.
Hvad er nogle eksempler på tidsseriedata?
- Finansielle transaktioner: betalinger med kredit- og/eller betalingskort til transaktionsovervågning
- Sundhedsmålinger: puls, blodværdier, kolesterolniveau
- Energiforbrug: smartmålerdata, elforbrug
- Sensoraflæsninger: tidsstemplede målinger fra sensorer, såsom temperatur, flow osv.
Hvad gør det udfordrende at syntetisere tidsseriedata?
Tidsseriedata er mere udfordrende at syntetisere, fordi de skal fange de tidsmæssige afhængigheder og mønstre, der er iboende i sekventielle observationer i den virkelige verden. I modsætning til uafhængige og identisk distribuerede data, hvor hver observation ikke er relateret til de andre, udviser tidsseriedata afhængigheder på tværs af tidstrin. Mange organisationer og de fleste open source-løsninger kan ikke syntetisere tidsserier godt eller understøtter slet ikke tidsseriedata.
Synthos unikke tilgang syntetiserer de mest komplekse tidsserier nøjagtigt
Vores Syntho Engine er optimeret til at syntetisere de mest komplekse tidsseriedata nøjagtigt. Vi har optimeret vores modeller i samarbejde med førende organisationer, der arbejder med de mest komplekse tidsseriedata.
Vi har strategiske partnerskaber med førende organisationer
Syntho samarbejdede med førende organisationer, såsom Cedars Sinai Medical Center. Disse organisationer arbejder med de mest komplekse tidsseriedata. Dette gør det muligt for Syntho at bygge den bedste sekvensmodel og være i stand til at syntetisere de mest komplekse tidsserier nøjagtigt.
Vi understøtter komplekse tidsseriedata
Med vores Syntho Engine kan du nøjagtigt syntetisere data, der indeholder tidsserier. Vores tilgang fanger dygtigt korrelationer og statistiske mønstre mellem enhedstabellen og den tilhørende tabel, der indeholder longitudinelle oplysninger. Dette inkluderede selv komplekse tidsseriestrukturer, såsom tidsserier med:
- Lige fordelte intervaller
- Ulige fordelte intervaller
- Lige lang
- Ulige længde
- Univariate tidsserier
- Multivariate tidsserier
Har du nogen spørgsmål?
Tal med en af vores eksperter
Hvordan kan jeg generere syntetiske tidsseriedata med Syntho?
Vores Syntho Engine inkluderer Synthos sekvensmodelfunktion, der giver brugerne mulighed for at syntetisere tidsseriedata (langsgående data). Når de måldata, du gerne vil syntetisere, indeholder tidsseriedata, aktiveres vores sekvensmodel.
Gem din guide til syntetiske data nu!
- Hvad er syntetiske data?
- Hvorfor bruger organisationer det?
- Værdiskabende syntetiske data klientcases
- Sådan starter du
