Datos sintéticos de series temporales.
Sintetice datos de series temporales con precisión con Syntho
Introducción a los datos de series temporales sintéticas.
¿Qué son los datos sintéticos de series temporales?
Los datos de series de tiempo son un tipo de datos caracterizado por una secuencia de eventos, observaciones o mediciones recopiladas y ordenadas con intervalos de fecha y hora, que generalmente representan cambios en una variable a lo largo del tiempo y son compatibles con Syntho.
¿Cuáles son algunos ejemplos de datos de series de tiempo?
- Transacciones financieras: pagos con tarjeta de crédito y/o débito para seguimiento de transacciones
- Métricas de salud: frecuencia cardíaca, valores sanguíneos, nivel de colesterol.
- Consumo de energía: datos de medidores inteligentes, uso de electricidad.
- Lecturas de sensores: mediciones con marca de tiempo de sensores, como temperatura, flujo, etc.
¿Qué dificulta la síntesis de datos de series temporales?
Los datos de series de tiempo son más difíciles de sintetizar porque necesitan capturar las dependencias y patrones temporales inherentes a las observaciones secuenciales del mundo real. A diferencia de los datos independientes y distribuidos de manera idéntica, donde cada observación no está relacionada con las demás, los datos de series de tiempo exhiben dependencias a lo largo de los pasos de tiempo. Muchas organizaciones y la mayoría de las soluciones de código abierto no pueden sintetizar bien las series temporales o no admiten datos de series temporales en absoluto.
El enfoque único de Syntho sintetiza con precisión las series temporales más complejas
Nuestro Syntho Engine está optimizado para sintetizar con precisión los datos de series temporales más complejos. Hemos optimizado nuestros modelos en colaboración con organizaciones líderes que trabajan con los datos de series temporales más complejos.
Contamos con alianzas estratégicas con organizaciones líderes
Syntho colaboró con organizaciones líderes, como el Centro Médico Cedars Sinai. Estas organizaciones trabajan con los datos de series temporales más complejos. Esto permite a Syntho construir el mejor modelo de secuencia y poder sintetizar con precisión las series temporales más complejas.
Admitimos datos de series temporales complejas
Con nuestro Syntho Engine, puede sintetizar con precisión datos que contienen series temporales. Nuestro enfoque captura hábilmente correlaciones y patrones estadísticos entre la tabla de entidades y la tabla asociada que contiene información longitudinal. Esto incluía incluso estructuras de series temporales complejas, como series temporales con:
- Intervalos equidistantes
- Intervalos desigualmente espaciados
- Misma longitud
- Longitud desigual
- Serie temporal univariada
- Serie temporal multivariante
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¿Cómo puedo generar datos de series temporales sintéticas con Syntho?
Nuestro Syntho Engine incluye la función de modelo de secuencia de Syntho que permite a los usuarios sintetizar datos de series de tiempo (datos longitudinales). Cuando los datos de destino que desea sintetizar contengan datos de series de tiempo, se activará nuestro modelo de secuencia.
¡Guarde su guía de datos sintéticos ahora!
- ¿Qué son los datos sintéticos?
- ¿Por qué las organizaciones lo utilizan?
- Casos de clientes de datos sintéticos que agregan valor
- Cómo empezar
