Ynlieding syntetyske tiid rige gegevens
Wat is syntetyske gegevens fan tiidsearjes?
Tiidseriegegevens binne in datatype karakterisearre troch in folchoarder fan eveneminten, waarnimmings of mjittingen sammele en oardere mei datum-tiid-yntervallen, typysk fertsjintwurdigje feroaringen yn in fariabele oer de tiid, en wurdt stipe troch Syntho.
Wat binne inkele foarbylden fan tiidrige gegevens?
- Finansjele transaksjes: betellingen mei kredyt- en / of debitkaart foar transaksjemonitoring
- Sûnensmetriken: hertslach, bloedwearden, cholesterolnivo
- Enerzjyferbrûk: gegevens fan tûke meter, elektrisiteitsgebrûk
- Sensorlêzingen: mjittingen mei tiidstempel fan sensors, lykas temperatuer, flow ensfh.
Wat makket synthesizing time series data útdaagjend?
Gegevens fan tiidsearjes binne mear útdaagjend om te syntetisearjen, om't se de tydlike ôfhinklikens en patroanen moatte fange dy't ynherint binne yn sekwinsjele observaasjes yn 'e echte wrâld. Oars as ûnôfhinklike en identyk ferspraat gegevens, dêr't elke observaasje is net besibbe oan de oaren, tiid rige gegevens eksposearret ôfhinklikens oer tiid stappen. In protte organisaasjes en de measte iepenboarne-oplossingen kinne tiidsearjes net goed synthesisearje of stypje gjin tiidsearjegegevens hielendal.
Syntho syn unike oanpak synthesizes de meast komplekse tiid rige sekuer
Us Syntho Engine is optimalisearre om de meast komplekse tiidreeksgegevens sekuer te syntetisearjen. Wy hawwe ús modellen optimalisearre yn gearwurking mei liedende organisaasjes dy't wurkje mei de meast komplekse tiidreeksgegevens.
Wy hawwe strategyske gearwurkingsferbannen mei liedende organisaasjes
Syntho wurke gear mei liedende organisaasjes, lykas it Cedars Sinai Medical Center. Dizze organisaasjes wurkje mei de meast komplekse tiidreeksgegevens. Hjirmei kin Syntho it bêste sekwinsjemodel bouwe en de meast komplekse tiidsearjes sekuer synthesisearje.
Wy stypje komplekse tiidrige gegevens
Mei ús Syntho Engine kinne jo gegevens mei tiidsearjes sekuer synthesisearje. Us oanpak fangt adept korrelaasjes en statistyske patroanen tusken de entiteitstabel en de assosjearre tabel mei longitudinale ynformaasje. Dit omfette sels komplekse tiidsearjestruktueren, lykas tiidsearjes mei:
- Gelikense ôfstân yntervallen
- Un-lyk ferdielde yntervallen
- Gelikense lingte
- Ungelikense lingte
- Univariate tiid rige
- Multivariate tiid rige
Hawwe jo noch fragen?
Praat mei ien fan ús saakkundigen
Hoe kin ik generearje syntetyske tiid rige gegevens mei Syntho?
Us Syntho Engine omfettet Syntho's sekwinsjemodelfunksje wêrmei brûkers tiidseriegegevens (longitudinale gegevens) kinne syntetisearje. As de doelgegevens dy't jo wolle synthesisearje tiidreeksgegevens befetsje, sil ús folchoardermodel wurde aktivearre.
Bewarje jo gids foar syntetyske gegevens no!
- Wat binne syntetyske gegevens?
- Wêrom brûke organisaasjes it?
- Wearde tafoeging syntetyske gegevens client gefallen
- Hoe te begjinnen
