नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा

पूर्वनिर्धारित नियमों और बाधाओं का उपयोग करके वास्तविक दुनिया या लक्षित परिदृश्यों की नकल करने के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करें

नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा ग्राफ़

परिचय नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा

नियम आधारित सिंथेटिक डेटा क्या है?

पूर्व-निर्धारित नियमों और बाधाओं के आधार पर सिंथेटिक डेटा बनाएं, जिसका लक्ष्य वास्तविक दुनिया के डेटा की नकल करना या विशिष्ट परिदृश्यों का अनुकरण करना है।

संगठन नियम-आधारित जेनरेटेड सिंथेटिक डेटा का उपयोग क्यों करते हैं?

नियम-आधारित उत्पन्न सिंथेटिक डेटा कृत्रिम या सिम्युलेटेड सिंथेटिक डेटा बनाने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है जो पूर्वनिर्धारित (व्यावसायिक) नियमों और बाधाओं का पालन करता है। इस दृष्टिकोण में सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए विशिष्ट दिशानिर्देशों, शर्तों और संबंधों को परिभाषित करना शामिल है। संगठन नियम आधारित सिंथेटिक डेटा का उपयोग क्यों करते हैं इसके कारण:

स्क्रैच से डेटा जेनरेट करें

ऐसे मामलों में जहां डेटा या तो सीमित है या जहां आपके पास बिल्कुल भी डेटा नहीं है, नई कार्यक्षमता विकसित करते समय प्रतिनिधि डेटा की आवश्यकता महत्वपूर्ण हो जाती है। नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा स्क्रैच से डेटा उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जो परीक्षकों और डेवलपर्स के लिए आवश्यक परीक्षण डेटा प्रदान करता है।

डेटा समृद्ध करें

नियम आधारित सिंथेटिक डेटा विस्तारित पंक्तियों और/या स्तंभों को उत्पन्न करके डेटा को समृद्ध कर सकता है। इसका उपयोग बड़े डेटासेट को आसान और कुशलतापूर्वक बनाने के लिए अतिरिक्त पंक्तियाँ बनाने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, नियम आधारित सिंथेटिक डेटा का उपयोग डेटा का विस्तार करने और संभावित रूप से मौजूदा कॉलम पर निर्भर अतिरिक्त नए कॉलम उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

लचीलापन और अनुकूलन

नियम-आधारित दृष्टिकोण विविध डेटा प्रारूपों और संरचनाओं को अनुकूलित करने के लिए लचीलापन और अनुकूलन प्रदान करता है, जो विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार सिंथेटिक डेटा की पूर्ण सिलाई को सक्षम बनाता है। कोई विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने के लिए नियम डिज़ाइन कर सकता है, जिससे यह डेटा उत्पन्न करने का एक लचीला तरीका बन जाएगा।

डेटा सफाई

नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करते हुए डेटा उत्पन्न करके, विसंगतियों को ठीक करके, लापता मानों को भरकर और त्रुटियों को हटाकर डेटा सफाई की सुविधा प्रदान करता है, जिससे डेटासेट की अखंडता और गुणवत्ता संरक्षित रहती है। इससे उपयोगकर्ताओं को और भी उच्च गुणवत्ता वाला डेटा प्राप्त हो सकता है।

गोपनीयता और गोपनीयता

नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा उत्पादन उन परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां गोपनीयता संबंधी चिंताओं या कानूनी प्रतिबंधों के कारण वास्तविक व्यक्तिगत डेटा का उपयोग नहीं किया जा सकता है। विकल्प के रूप में सिंथेटिक डेटा बनाकर, संगठन संवेदनशील जानकारी से समझौता किए बिना परीक्षण और विकास कर सकते हैं।

नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा ग्राफ़

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सिंथो के साथ कोई नियम आधारित सिंथेटिक डेटा कैसे उत्पन्न कर सकता है?

हमारा प्लेटफ़ॉर्म हमारे परिकलित कॉलम फ़ंक्शन के माध्यम से नियम आधारित सिंथेटिक डेटा उत्पादन का समर्थन करता है। परिकलित कॉलम फ़ंक्शंस का उपयोग सरल अंकगणित से लेकर जटिल तार्किक और सांख्यिकीय गणनाओं तक, डेटा और अन्य कॉलमों पर संचालन की एक विस्तृत श्रृंखला को करने के लिए किया जा सकता है। चाहे आप संख्याओं को पूर्णांकित कर रहे हों, तिथियों के भाग निकाल रहे हों, औसत की गणना कर रहे हों, या पाठ को रूपांतरित कर रहे हों, ये फ़ंक्शन बिल्कुल वही डेटा बनाने की बहुमुखी प्रतिभा प्रदान करते हैं जिसकी आपको आवश्यकता है।

तदनुसार सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए व्यावसायिक नियमों को आसानी से कॉन्फ़िगर करें

हमारे परिकलित कॉलम फ़ंक्शंस के साथ नियम आधारित सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए यहां कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं:

  • डेटा सफ़ाई और परिवर्तन: सहजता से डेटा को साफ़ और पुन: स्वरूपित करें, जैसे रिक्त स्थान को ट्रिम करना, टेक्स्ट केसिंग को बदलना, या दिनांक स्वरूपों को परिवर्तित करना।
  • सांख्यिकीय गणना: संख्यात्मक डेटा सेट से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए औसत, भिन्नता या मानक विचलन जैसी सांख्यिकीय गणना करें।
  • तार्किक संचालन: झंडे, संकेतक बनाने या विशिष्ट मानदंडों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर और वर्गीकृत करने के लिए डेटा पर तार्किक परीक्षण लागू करें।
  • गणितीय संक्रियाएँ: वित्तीय मॉडलिंग या इंजीनियरिंग गणना जैसी जटिल गणनाओं को सक्षम करते हुए, विभिन्न प्रकार के गणितीय संचालन निष्पादित करें।
  • पाठ और दिनांक हेरफेर: पाठ और दिनांक फ़ील्ड के हिस्सों को निकालें या रूपांतरित करें, जो रिपोर्टिंग या आगे के विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने में विशेष रूप से उपयोगी है।
  • डेटा सिमुलेशन: एक निश्चित वितरण, न्यूनतम, अधिकतम, डेटा प्रारूप और बहुत कुछ का पालन करते हुए डेटा उत्पन्न करें।

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