Синтетички податоци засновани на правила
Генерирајте синтетички податоци за имитирање реални или насочени сценарија користејќи претходно дефинирани правила и ограничувања
Вовед Синтетички податоци засновани на правила
Што се синтетички податоци засновани на правила?
Креирајте синтетички податоци врз основа на однапред дефинирани правила и ограничувања, со цел да имитираат податоци од реалниот свет или да симулираат конкретни сценарија.
Зошто организациите користат синтетички податоци генерирани врз основа на правила?
Синтетички податоци генерирани врз основа на правила се однесуваат на процесот на создавање вештачки или симулирани синтетички податоци кои ги следат однапред дефинираните (деловни) правила и ограничувања. Овој пристап вклучува дефинирање на специфични упатства, услови и односи за генерирање на синтетички податоци. Причини зошто организациите користат синтетички податоци засновани на правила:
Генерирајте податоци од нула
Во случаи кога податоците се или ограничени или кога воопшто немате податоци, потребата за репрезентативни податоци станува клучна при развивање на нови функционалности. Синтетичките податоци засновани на правила овозможуваат генерирање податоци од почеток, обезбедувајќи суштински податоци за тестот за тестирачите и програмерите.
Збогатете ги податоците
Синтетичките податоци засновани на правила би можеле да ги збогатат податоците со генерирање на продолжени редови и/или колони. Може да се користи за производство на дополнителни редови за да се создадат поголеми збирки на податоци лесно и ефикасно. Дополнително, синтетичките податоци засновани на правила може да се користат за проширување на податоците и генерирање дополнителни нови колони потенцијално зависни од постоечките колони.
Флексибилност и прилагодување
Пристапот заснован на правила обезбедува флексибилност и прилагодување за прилагодување на различни формати и структури на податоци, овозможувајќи целосно приспособување на синтетичките податоци според специфичните потреби. Може да се дизајнираат правила за симулирање на различни сценарија, што го прави флексибилен метод за генерирање податоци.
Чистење на податоци
Синтетичките податоци засновани на правила го олеснуваат чистењето на податоците преку генерирање податоци придржувајќи се до претходно дефинираните правила, коригирање на недоследности, пополнување на вредностите што недостасуваат и отстранување на грешки, обезбедувајќи зачувување на интегритетот и квалитетот на сетот на податоци. Ова им овозможува на корисниците да имаат податоци со уште повисок квалитет.
Приватност и доверливост
Генерирањето синтетички податоци засновано на правила е особено корисно во сценарија каде што вистинските лични податоци не можат да се користат поради загриженост за приватноста или законски ограничувања. Со создавање на синтетички податоци како алтернатива, организациите можат да тестираат и да се развиваат без да се загрозат чувствителните информации.
Дали имате било какви прашања?
Разговарајте со еден од нашите експерти
Како може да се генерираат синтетички податоци засновани на правила со Syntho?
Нашата платформа поддржува генерирање синтетички податоци засновани на правила преку нашата функција Пресметана колона. Пресметаните функции на колона може да се користат за извршување на широк опсег на операции на податоци и други колони, од едноставни аритметички до сложени логички и статистички пресметки. Без разлика дали заокружувате броеви, извлекувате делови од датуми, пресметувате просеци или трансформирате текст, овие функции обезбедуваат разновидност за да ги креирате токму податоците што ви се потребни.
Лесно конфигурирајте деловни правила за да генерирате синтетички податоци соодветно
Еве неколку типични примери за генерирање на синтетички податоци засновани на правила со нашите функции за пресметана колона:
- Чистење и трансформација на податоци: Чистете ги и реформатирајте ги податоците без напор, како што се отсекување празно место, менување на куќиштето на текстот или конвертирање на формати на датуми.
- Статистички пресметки: Вршете статистички пресметки како просеци, варијанси или стандардни отстапувања за да извлечете увид од множества на нумерички податоци.
- Логички операции: Применете логички тестови на податоците за да креирате знаменца, индикатори или да ги филтрирате и категоризирате податоците врз основа на специфични критериуми.
- Математички операции: Извршете различни математички операции, овозможувајќи сложени пресметки како финансиско моделирање или инженерски пресметки.
- Манипулација со текст и датум: Извадете или трансформирајте делови од полињата за текст и датум, што е особено корисно при подготовката на податоците за известување или понатамошна анализа.
- Симулација на податоци: генерира податоци по одредена дистрибуција, минимум, максимум, формат на податоци и многу повеќе.
Зачувајте го вашиот водич за синтетички податоци сега!
- Што се синтетички податоци?
- Зошто организациите го користат?
- Случаи за клиент со синтетички податоци за додавање вредност
- Како да започнете
