Reeglipõhised sünteetilised andmed
Looge sünteetilisi andmeid, et jäljendada reaalseid või sihitud stsenaariume, kasutades eelmääratletud reegleid ja piiranguid
Sissejuhatus Reeglipõhised sünteetilised andmed
Mis on reeglipõhised sünteetilised andmed?
Looge sünteetilisi andmeid, mis põhinevad eelnevalt määratletud reeglitel ja piirangutel, et jäljendada tegelikke andmeid või simuleerida konkreetseid stsenaariume.
Miks kasutavad organisatsioonid reeglipõhiseid loodud sünteetilisi andmeid?
Reeglipõhiselt genereeritud sünteetilised andmed viitavad tehislike või simuleeritud sünteetiliste andmete loomise protsessile, mis järgib eelnevalt määratletud (äri)reegleid ja piiranguid. See lähenemisviis hõlmab konkreetsete juhiste, tingimuste ja suhete määratlemist sünteetiliste andmete genereerimiseks. Põhjused, miks organisatsioonid kasutavad reeglipõhiseid sünteetilisi andmeid:
Looge andmeid nullist
Juhtudel, kui andmed on kas piiratud või puuduvad andmed üldse, muutub esindusandmete vajadus uute funktsioonide väljatöötamisel ülioluliseks. Reeglipõhised sünteetilised andmed võimaldavad andmeid nullist genereerida, pakkudes testijatele ja arendajatele olulisi testiandmeid.
Rikastage andmeid
Reeglipõhised sünteetilised andmed võivad andmeid rikastada, luues laiendatud ridu ja/või veerge. Seda saab kasutada lisaridade loomiseks, et luua lihtsalt ja tõhusalt suuremaid andmekogusid. Lisaks saab reeglipõhiseid sünteetilisi andmeid kasutada andmete laiendamiseks ja täiendavate uute veergude loomiseks, mis võivad sõltuda olemasolevatest veergudest.
Paindlikkus ja kohandamine
Reeglipõhine lähenemine pakub paindlikkust ja kohandamist, et kohaneda erinevate andmevormingute ja -struktuuridega, võimaldades sünteetilisi andmeid täielikult kohandada vastavalt konkreetsetele vajadustele. Erinevate stsenaariumide simuleerimiseks saab kujundada reegleid, muutes selle paindlikuks meetodiks andmete genereerimiseks.
Andmete puhastamine
Reeglipõhised sünteetilised andmed hõlbustavad andmete puhastamist, genereerides eelnevalt määratletud reeglitele vastavaid andmeid, parandades ebakõlasid, täites puuduvad väärtused ja eemaldades vead, tagades andmestiku terviklikkuse ja kvaliteedi säilimise. See võimaldab kasutajatel saada veelgi kvaliteetsemaid andmeid.
Privaatsus ja konfidentsiaalsus
Reeglipõhine sünteetiliste andmete genereerimine on eriti kasulik stsenaariumide puhul, kus tegelikke isikuandmeid ei saa kasutada privaatsusprobleemide või juriidiliste piirangute tõttu. Luues alternatiivina sünteetilisi andmeid, saavad organisatsioonid testida ja arendada tundlikku teavet kahjustamata.
Kas teil on küsimusi?
Rääkige ühe meie eksperdiga
Kuidas saab Syntho abil reeglipõhiseid sünteetilisi andmeid genereerida?
Meie platvorm toetab reeglipõhiste sünteetiliste andmete genereerimist meie arvutatud veeru funktsiooni kaudu. Arvutatud veeru funktsioone saab kasutada mitmesuguste toimingute tegemiseks andmete ja muude veergudega, alates lihtsast aritmeetikast kuni keerukate loogiliste ja statistiliste arvutusteni. Olenemata sellest, kas ümardate numbreid, eraldate osa kuupäevadest, arvutate keskmisi või teisendate teksti, pakuvad need funktsioonid mitmekülgsust, et luua täpselt neid andmeid, mida vajate.
Konfigureerige lihtsalt ärireegleid, et luua vastavalt sünteetilisi andmeid
Siin on mõned tüüpilised näited reeglipõhiste sünteetiliste andmete genereerimiseks meie arvutatud veeru funktsioonidega.
- Andmete puhastamine ja teisendamine: Puhastage ja vormindage hõlpsalt andmeid, nagu tühikute kärpimine, teksti suurtähtede muutmine või kuupäevavormingute teisendamine.
- Statistilised arvutused: Arvandmete kogumitest ülevaate saamiseks tehke statistilisi arvutusi, nagu keskmised, dispersioonid või standardhälbed.
- Loogilised operatsioonid: Rakendage andmetele loogilisi teste, et luua lippe, indikaatoreid või filtreerida ja kategoriseerida andmeid konkreetsete kriteeriumide alusel.
- Matemaatilised tehted: Tehke mitmesuguseid matemaatilisi tehteid, mis võimaldavad teha keerulisi arvutusi, nagu finantsmodelleerimine või tehnilised arvutused.
- Teksti ja kuupäeva manipuleerimine: Ekstraktige või teisendage osa teksti- ja kuupäevaväljadest, mis on eriti kasulik andmete ettevalmistamisel aruandluse või edasise analüüsi jaoks.
- Andmete simulatsioon: genereerida andmeid, järgides teatud jaotust, miinimumi, maksimumi, andmevormingut ja palju muud.
Salvestage oma sünteetiliste andmete juhend kohe!
- Mis on sünteetilised andmed?
- Miks organisatsioonid seda kasutavad?
- Väärtust lisavad sünteetiliste andmete kliendi juhtumid
- Kuidas alustada
