Vremenske serije sintetičkih podataka
Točno sintetizirajte vremenske serije podataka uz Syntho
Uvod u sintetičke vremenske serije podataka
Što su sintetički podaci vremenske serije?
Podaci vremenske serije vrsta su podataka koju karakterizira slijed događaja, opažanja ili mjerenja prikupljenih i poredanih s datumsko-vremenskim intervalima, koji obično predstavljaju promjene u varijabli tijekom vremena, a podržava ih Syntho.
Koji su neki od primjera podataka vremenskih serija?
- Financijske transakcije: plaćanja kreditnom i/ili debitnom karticom za praćenje transakcija
- Zdravstveni pokazatelji: broj otkucaja srca, krvne vrijednosti, razina kolesterola
- Potrošnja energije: podaci pametnog brojila, potrošnja električne energije
- Očitavanja senzora: mjerenja senzora s vremenskim oznakama, kao što su temperatura, protok itd.
Što čini sintetiziranje vremenskih serija podataka izazovnim?
Podatke vremenske serije teže je sintetizirati jer treba uhvatiti vremenske ovisnosti i obrasce svojstvene sekvencijalnim opažanjima u stvarnom svijetu. Za razliku od neovisnih i identično distribuiranih podataka, gdje svako opažanje nije povezano s drugima, podaci vremenske serije pokazuju ovisnosti kroz vremenske korake. Mnoge organizacije i većina rješenja otvorenog koda ne mogu dobro sintetizirati vremenske serije ili uopće ne podržavaju podatke vremenskih serija.
Syntho-ov jedinstveni pristup precizno sintetizira najsloženije vremenske serije
Naš Syntho Engine optimiziran je za točnu sintezu najsloženijih vremenskih serija podataka. Optimizirali smo naše modele u suradnji s vodećim organizacijama koje rade s najsloženijim vremenskim serijama podataka.
Imamo strateška partnerstva s vodećim organizacijama
Syntho je surađivao s vodećim organizacijama, poput Medicinskog centra Cedars Sinai. Ove organizacije rade s najsloženijim vremenskim serijama podataka. To omogućuje Synthu da izgradi najbolji model slijeda koji može točno sintetizirati najsloženije vremenske serije.
Podržavamo složene vremenske serije podataka
S našim Syntho Engineom možete točno sintetizirati podatke koji sadrže vremenske serije. Naš pristup vješto bilježi korelacije i statističke obrasce između tablice entiteta i pridružene tablice koja sadrži longitudinalne informacije. To uključuje čak i složene strukture vremenskih serija, kao što su vremenske serije sa:
- Jednako razmaknuti intervali
- Nejednako raspoređeni intervali
- Jednake dužine
- Nejednake duljine
- Univarijantni vremenski niz
- Multivarijantne vremenske serije
Imate li kakvih pitanja?
Razgovarajte s jednim od naših stručnjaka
Kako mogu generirati podatke sintetičke vremenske serije pomoću Syntha?
Naš Syntho Engine uključuje značajku Syntho modela sekvence koja korisnicima omogućuje sintetiziranje podataka vremenske serije (longitudinalni podaci). Kada ciljni podaci koje želite sintetizirati sadrže podatke vremenske serije, aktivirat će se naš model sekvence.
Spremite svoj vodič za sintetičke podatke sada!
- Što su sintetički podaci?
- Zašto ga organizacije koriste?
- Slučajevi klijenata koji dodaju sintetičke podatke
- Kako započeti
