Datos sintéticos de series temporais
Sintetiza datos de series temporais con precisión con Syntho
Introdución datos sintéticos de series temporais
Que son os datos sintéticos de series temporais?
Os datos de series temporais son un tipo de datos caracterizado por unha secuencia de eventos, observacións ou medicións recollidas e ordenadas con intervalos de data e hora, que normalmente representan os cambios nunha variable ao longo do tempo, e son compatibles con Syntho.
Cales son algúns exemplos de datos de series temporais?
- Transaccións financeiras: pagos con tarxeta de crédito e/ou débito para o seguimento das transaccións
- Métricas de saúde: frecuencia cardíaca, valores sanguíneos, nivel de colesterol
- Consumo de enerxía: datos do contador intelixente, consumo de electricidade
- Lecturas dos sensores: medicións con marca de tempo dos sensores, como temperatura, caudal, etc.
Que fai que sintetizar datos de series temporais sexa un reto?
Os datos de series temporais son máis difíciles de sintetizar porque precisan capturar as dependencias temporais e os patróns inherentes ás observacións secuenciais do mundo real. A diferenza dos datos independentes e distribuídos de forma idéntica, onde cada observación non está relacionada coas outras, os datos de series temporais presentan dependencias entre os pasos de tempo. Moitas organizacións e a maioría das solucións de código aberto non poden sintetizar ben as series temporais ou non admiten datos de series temporais en absoluto.
O enfoque único de Syntho sintetiza as series temporais máis complexas con precisión
O noso motor de sintetización está optimizado para sintetizar con precisión os datos de series temporais máis complexos. Optimizamos os nosos modelos en colaboración con organizacións líderes que traballan cos datos de series temporais máis complexas.
Temos asociacións estratéxicas con organizacións líderes
Syntho colaborou con organizacións líderes, como o Cedars Sinai Medical Center. Estas organizacións traballan cos datos de series temporais máis complexas. Isto permite a Syntho construír o mellor modelo de secuencia sendo capaz de sintetizar con precisión as series de tempo máis complexas.
Admitimos datos complexos de series temporais
Co noso motor Syntho, pode sintetizar con precisión datos que conteñan series temporais. O noso enfoque captura con habilidade as correlacións e os patróns estatísticos entre a táboa de entidades e a táboa asociada que contén información lonxitudinal. Isto incluía incluso estruturas de series temporais complexas, como series temporais con:
- Intervalos igualmente espaciados
- Intervalos desigualmente espaciados
- Lonxitude igual
- Lonxitude desigual
- Serie temporal univariada
- Serie temporal multivariada
¿Tes algunha dúbida?
Fale cun dos nosos expertos
Como podo xerar datos sintéticos de series temporais con Syntho?
O noso motor Syntho inclúe a función de modelo de secuencia de Syntho que permite aos usuarios sintetizar datos de series temporais (datos lonxitudinais). Cando os datos de destino que desexa sintetizar conteñan datos de series temporais, activarase o noso modelo de secuencia.
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
