Données synthétiques de séries chronologiques
Synthétisez des données de séries chronologiques avec précision avec Syntho
Introduction aux données de séries chronologiques synthétiques
Que sont les données synthétiques de séries chronologiques ?
Les données de séries chronologiques sont un type de données caractérisé par une séquence d'événements, d'observations ou de mesures collectées et ordonnées avec des intervalles date-heure, représentant généralement les changements d'une variable au fil du temps, et sont prises en charge par Syntho.
Quels sont quelques exemples de données de séries chronologiques ?
- Transactions financières : paiements par carte de crédit et/ou de débit pour le suivi des transactions
- Paramètres de santé : fréquence cardiaque, valeurs sanguines, taux de cholestérol
- Consommation d'énergie : données des compteurs intelligents, consommation d'électricité
- Lectures de capteurs : mesures horodatées provenant de capteurs, telles que la température, le débit, etc.
Qu’est-ce qui rend la synthèse de données de séries chronologiques difficile ?
Les données de séries chronologiques sont plus difficiles à synthétiser car elles doivent capturer les dépendances temporelles et les modèles inhérents aux observations séquentielles du monde réel. Contrairement aux données indépendantes et distribuées de manière identique, où chaque observation n’est pas liée aux autres, les données de séries chronologiques présentent des dépendances à travers les pas de temps. De nombreuses organisations et la plupart des solutions open source ne peuvent pas synthétiser correctement les séries chronologiques ou ne prennent pas du tout en charge les données de séries chronologiques.
L'approche unique de Syntho synthétise avec précision les séries chronologiques les plus complexes
Notre moteur Syntho est optimisé pour synthétiser avec précision les données de séries chronologiques les plus complexes. Nous avons optimisé nos modèles en collaboration avec des organisations de premier plan travaillant avec les données de séries chronologiques les plus complexes.
Nous avons des partenariats stratégiques avec des organisations de premier plan
Syntho a collaboré avec des organisations de premier plan, telles que le centre médical Cedars Sinai. Ces organisations travaillent avec les données de séries chronologiques les plus complexes. Cela permet à Syntho de construire le meilleur modèle de séquence, capable de synthétiser avec précision les séries temporelles les plus complexes.
Nous prenons en charge les données de séries chronologiques complexes
Avec notre moteur Syntho, vous pouvez synthétiser avec précision des données contenant des séries temporelles. Notre approche capture habilement les corrélations et les modèles statistiques entre la table d'entités et la table associée contenant des informations longitudinales. Cela incluait même des structures de séries chronologiques complexes, telles que des séries chronologiques avec :
- Intervalles équidistants
- Intervalles inégalement espacés
- Longueur égale
- Longueur inégale
- Série chronologique univariée
- Séries chronologiques multivariées
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Parlez à l'un de nos experts
Comment puis-je générer des données de séries chronologiques synthétiques avec Syntho ?
Notre moteur Syntho comprend la fonctionnalité de modèle de séquence de Syntho qui permet aux utilisateurs de synthétiser des données de séries chronologiques (données longitudinales). Lorsque les données cibles que vous souhaitez synthétiser contiennent des données de séries chronologiques, notre modèle de séquence sera activé.
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