Dati sintetici di serie temporali
Sintetizza accuratamente i dati delle serie temporali con Syntho
Introduzione ai dati di serie temporali sintetiche
Che cosa sono i dati sintetici delle serie temporali?
I dati delle serie temporali sono un tipo di dati caratterizzato da una sequenza di eventi, osservazioni o misurazioni raccolti e ordinati con intervalli data-ora, che in genere rappresentano i cambiamenti in una variabile nel tempo, ed è supportato da Syntho.
Quali sono alcuni esempi di dati di serie temporali?
- Transazioni finanziarie: pagamenti con carta di credito e/o debito per il monitoraggio delle transazioni
- Metriche di salute: frequenza cardiaca, valori del sangue, livello di colesterolo
- Consumo energetico: dati del contatore intelligente, consumo di elettricità
- Letture dei sensori: misurazioni con timestamp dai sensori, come temperatura, flusso, ecc.
Cosa rende difficile la sintesi dei dati delle serie temporali?
I dati delle serie temporali sono più difficili da sintetizzare perché devono catturare le dipendenze temporali e i modelli inerenti alle osservazioni sequenziali del mondo reale. A differenza dei dati indipendenti e distribuiti in modo identico, in cui ciascuna osservazione non è correlata alle altre, i dati delle serie temporali mostrano dipendenze tra fasi temporali. Molte organizzazioni e la maggior parte delle soluzioni open source non sono in grado di sintetizzare bene le serie temporali o non supportano affatto i dati delle serie temporali.
L'approccio unico di Syntho sintetizza accuratamente le serie temporali più complesse
Il nostro Syntho Engine è ottimizzato per sintetizzare accuratamente i dati delle serie temporali più complesse. Abbiamo ottimizzato i nostri modelli in collaborazione con organizzazioni leader che lavorano con i dati delle serie temporali più complesse.
Abbiamo partnership strategiche con organizzazioni leader
Syntho ha collaborato con organizzazioni leader, come il Cedars Sinai Medical Center. Queste organizzazioni lavorano con i dati delle serie temporali più complesse. Ciò consente a Syntho di costruire il miglior modello di sequenza essendo in grado di sintetizzare accuratamente le serie temporali più complesse.
Supportiamo dati di serie temporali complesse
Con il nostro Syntho Engine, puoi sintetizzare accuratamente dati contenenti serie temporali. Il nostro approccio cattura abilmente correlazioni e modelli statistici tra la tabella delle entità e la tabella associata contenente informazioni longitudinali. Ciò includeva anche strutture di serie temporali complesse, come serie temporali con:
- Intervalli equidistanti
- Intervalli non equidistanti
- Uguale lunghezza
- Lunghezza non uguale
- Serie temporali univariate
- Serie temporali multivariate
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Come posso generare dati di serie temporali sintetiche con Syntho?
Il nostro motore Syntho include la funzionalità del modello di sequenza di Syntho che consente agli utenti di sintetizzare dati di serie temporali (dati longitudinali). Quando i dati target che desideri sintetizzare contengono dati di serie temporali, il nostro modello di sequenza verrà attivato.
Salva ora la tua guida ai dati sintetici!
- Cosa sono i dati sintetici?
- Perché le organizzazioni lo usano?
- Casi cliente di dati sintetici a valore aggiunto
- Come iniziare
