დროის სერიების სინთეტიკური მონაცემები
დროის სერიების მონაცემების ზუსტად სინთეზირება Syntho-სთან ერთად
სინთეზური დროის სერიების მონაცემების შესავალი
რა არის დროის სერიების სინთეტიკური მონაცემები?
დროის სერიების მონაცემები არის მონაცემთა ტიპი, რომელსაც ახასიათებს მოვლენების, დაკვირვებების ან გაზომვების თანმიმდევრობა, შეგროვებული და დალაგებული თარიღი-დროის ინტერვალებით, როგორც წესი, წარმოადგენს ცვლადის ცვლილებებს დროთა განმავლობაში და მხარდაჭერილია Syntho-ს მიერ.
რა არის დროის სერიების მონაცემების რამდენიმე მაგალითი?
- ფინანსური ოპერაციები: გადახდები საკრედიტო ან/და სადებეტო ბარათით ტრანზაქციის მონიტორინგისთვის
- ჯანმრთელობის მეტრიკა: გულისცემა, სისხლის ღირებულებები, ქოლესტერინის დონე
- ენერგიის მოხმარება: ჭკვიანი მრიცხველის მონაცემები, ელექტროენერგიის მოხმარება
- სენსორების წაკითხვები: დროის შტამპით გაზომვები სენსორებიდან, როგორიცაა ტემპერატურა, ნაკადი და ა.შ.
რა ხდის დროის სერიების მონაცემთა სინთეზს რთულს?
დროის სერიების მონაცემების სინთეზირება უფრო რთულია, რადგან მას სჭირდება დროებითი დამოკიდებულებებისა და შაბლონების დაფიქსირება, რომლებიც თან ახლავს რეალურ სამყაროში თანმიმდევრულ დაკვირვებებს. დამოუკიდებელი და იდენტურად განაწილებული მონაცემებისგან განსხვავებით, სადაც თითოეული დაკვირვება არ არის დაკავშირებული სხვებთან, დროის სერიების მონაცემები აჩვენებს დამოკიდებულებებს დროის საფეხურებზე. ბევრ ორგანიზაციას და ყველაზე ღია წყაროს გადაწყვეტილებებს არ შეუძლია დროის სერიების კარგად სინთეზირება ან საერთოდ არ უჭერს მხარს დროის სერიების მონაცემებს.
Syntho-ს უნიკალური მიდგომა ზუსტად ასინთეზებს ყველაზე რთულ დროის სერიებს
ჩვენი Syntho Engine ოპტიმიზებულია ყველაზე რთული დროის სერიების მონაცემების ზუსტად სინთეზირებისთვის. ჩვენ მოვახდინეთ ჩვენი მოდელების ოპტიმიზაცია წამყვან ორგანიზაციებთან თანამშრომლობით, რომლებიც მუშაობენ დროის ყველაზე რთულ მონაცემებზე.
ჩვენ გვაქვს სტრატეგიული პარტნიორობა წამყვან ორგანიზაციებთან
Syntho თანამშრომლობდა წამყვან ორგანიზაციებთან, როგორიცაა Cedars Sinai Medical Center. ეს ორგანიზაციები მუშაობენ ყველაზე რთული დროის სერიების მონაცემებთან. ეს საშუალებას აძლევს Syntho-ს შექმნას საუკეთესო მიმდევრობის მოდელი, რომელიც შეძლებს ყველაზე რთული დროის სერიების ზუსტად სინთეზირებას.
ჩვენ მხარს ვუჭერთ კომპლექსურ დროის სერიას
ჩვენი Syntho Engine-ით შეგიძლიათ ზუსტად მოახდინოთ დროის სერიების შემცველი მონაცემების სინთეზირება. ჩვენი მიდგომა ოსტატურად ასახავს კორელაციას და სტატისტიკურ შაბლონებს ერთეულთა ცხრილსა და ასოცირებულ ცხრილს შორის, რომელიც შეიცავს გრძივი ინფორმაციას. ეს მოიცავდა რთულ დროის სერიების სტრუქტურებსაც კი, როგორიცაა დროის სერიები:
- თანაბრად დაშორებული ინტერვალები
- არათანაბრად დაშორებული ინტერვალები
- თანაბარი სიგრძე
- არათანაბარი სიგრძე
- უნივარიატი დროის სერია
- მრავალვარიანტული დროის სერია
გაქვთ რაიმე შეკითხვა?
ესაუბრეთ ჩვენს ერთ-ერთ ექსპერტს
როგორ შემიძლია სინთეტიკური დროის სერიების მონაცემების გენერირება Syntho-ით?
ჩვენი Syntho Engine მოიცავს Syntho-ს თანმიმდევრობის მოდელის ფუნქციას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სინთეზირონ დროის სერიების მონაცემები (გრძივი მონაცემები). როდესაც სამიზნე მონაცემები, რომლის სინთეზირებაც გსურთ, შეიცავს დროის სერიების მონაცემებს, ჩვენი მიმდევრობის მოდელი გააქტიურდება.
შეინახეთ თქვენი სინთეტიკური მონაცემების სახელმძღვანელო ახლავე!
- რა არის სინთეზური მონაცემები?
- რატომ იყენებენ ორგანიზაციები მას?
- ღირებულების დამამატებელი სინთეზური მონაცემების კლიენტის შემთხვევები
- როგორ დავიწყოთ
