Datos sintéticos baseados en regras
Xera datos sintéticos para imitar escenarios do mundo real ou específicos utilizando regras e restricións predefinidas
Introdución Datos sintéticos baseados en regras
Que son os datos sintéticos baseados en regras?
Crea datos sintéticos baseados en regras e restricións predefinidas, co obxectivo de imitar datos do mundo real ou simular escenarios específicos.
Por que as organizacións usan datos sintéticos xerados baseados en regras?
Os datos sintéticos xerados baseados en regras refírese ao proceso de creación de datos sintéticos artificiais ou simulados que seguen regras e restricións (empresariais) predefinidas. Este enfoque implica definir pautas, condicións e relacións específicas para xerar datos sintéticos. Razóns polas que as organizacións usan datos sintéticos baseados en regras:
Xerar datos desde cero
Nos casos nos que os datos son limitados ou nos que non tes datos en absoluto, a necesidade de datos representativos faise fundamental á hora de desenvolver novas funcionalidades. Os datos sintéticos baseados en regras permiten a xeración de datos desde cero, proporcionando datos de proba esenciais para probadores e desenvolvedores.
Enriquecer datos
Os datos sintéticos baseados en regras poden enriquecer os datos xerando filas e/ou columnas estendidas. Pódese usar para producir filas adicionais para crear conxuntos de datos máis grandes de xeito sinxelo e eficiente. Ademais, os datos sintéticos baseados en regras pódense usar para ampliar datos e xerar novas columnas adicionais que poidan depender das columnas existentes.
Flexibilidade e personalización
O enfoque baseado en regras proporciona flexibilidade e personalización para adaptarse a diversos formatos e estruturas de datos, permitindo a total adaptación dos datos sintéticos segundo as necesidades específicas. Pódense deseñar regras para simular varios escenarios, converténdoo nun método flexible para xerar datos.
Limpeza de datos
Os datos sintéticos baseados en regras facilitan a limpeza de datos xerando datos que se axusten a regras predefinidas, corrixindo inconsistencias, enchendo os valores que faltan e eliminando erros, garantindo que se preserve a integridade e a calidade do conxunto de datos. Isto permite aos usuarios ter datos cunha calidade aínda máis alta.
Privacidade e confidencialidade
A xeración de datos sintéticos baseada en regras é particularmente útil en escenarios nos que non se poden utilizar datos persoais reais debido a problemas de privacidade ou restricións legais. Ao crear datos sintéticos como alternativa, as organizacións poden probar e desenvolver sen comprometer a información confidencial.
¿Tes algunha dúbida?
Fale cun dos nosos expertos
Como se poden xerar datos sintéticos baseados en regras con Syntho?
A nosa plataforma admite a xeración de datos sintéticos baseados en regras a través da nosa función de columna calculada. As funcións de columna calculadas pódense usar para realizar unha ampla gama de operacións sobre datos e outras columnas, desde aritmética simple ata cálculos lóxicos e estatísticos complexos. Se estás redondeando números, extraendo porcións de datas, calculando medias ou transformando texto, estas funcións ofrecen a versatilidade para crear exactamente os datos que necesitas.
Configure as regras comerciais facilmente para xerar datos sintéticos en consecuencia
Aquí tes algúns exemplos típicos para xerar datos sintéticos baseados en regras coas nosas funcións de columna calculada:
- Limpeza e transformación de datos: Limpar e reformatear os datos sen esforzo, como recortar espazos en branco, cambiar as maiúsculas do texto ou converter os formatos de data.
- Cálculos estatísticos: Realiza cálculos estatísticos como medias, varianzas ou desviacións estándar para obter información a partir de conxuntos de datos numéricos.
- Operacións lóxicas: Aplica probas lóxicas aos datos para crear bandeiras, indicadores ou para filtrar e categorizar datos en función de criterios específicos.
- Operacións matemáticas: Executar unha variedade de operacións matemáticas, permitindo cálculos complexos como modelos financeiros ou cálculos de enxeñería.
- Manipulación de texto e data: Extrae ou transforma partes de campos de texto e de data, o que é particularmente útil na preparación de datos para informes ou análises posteriores.
- Simulación de datos: xerar datos seguindo unha determinada distribución, mínimo, máximo, formato de datos e moitos máis.
Garda a túa guía de datos sintéticos agora!
- Que son os datos sintéticos?
- Por que o utilizan as organizacións?
- Casos de clientes de datos sintéticos de valor engadido
- Como comezar
