नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा
पूर्वनिर्धारित नियम आणि मर्यादा वापरून वास्तविक जगाची किंवा लक्ष्यित परिस्थितीची नक्कल करण्यासाठी सिंथेटिक डेटा व्युत्पन्न करा
परिचय नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा
नियम आधारित सिंथेटिक डेटा म्हणजे काय?
पूर्व-परिभाषित नियम आणि मर्यादांवर आधारित सिंथेटिक डेटा तयार करा, वास्तविक-जगातील डेटाची नक्कल करणे किंवा विशिष्ट परिस्थितींचे अनुकरण करणे.
संस्था नियम-आधारित व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा का वापरतात?
नियम-आधारित व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा कृत्रिम किंवा सिम्युलेटेड सिंथेटिक डेटा तयार करण्याच्या प्रक्रियेस संदर्भित करतो जो पूर्वनिर्धारित (व्यवसाय) नियम आणि मर्यादांचे पालन करतो. या दृष्टिकोनामध्ये सिंथेटिक डेटा व्युत्पन्न करण्यासाठी विशिष्ट मार्गदर्शक तत्त्वे, अटी आणि संबंध परिभाषित करणे समाविष्ट आहे. संस्था नियम आधारित सिंथेटिक डेटा का वापरतात याची कारणे:
सुरवातीपासून डेटा व्युत्पन्न करा
ज्या प्रकरणांमध्ये डेटा एकतर मर्यादित आहे किंवा जिथे तुमच्याकडे डेटा अजिबात नाही, नवीन कार्यक्षमता विकसित करताना प्रतिनिधी डेटाची आवश्यकता महत्त्वपूर्ण बनते. नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा सुरवातीपासून डेटा तयार करण्यास सक्षम करतो, परीक्षक आणि विकासकांसाठी आवश्यक चाचणी डेटा प्रदान करतो.
डेटा समृद्ध करा
नियम आधारित सिंथेटिक डेटा विस्तारित पंक्ती आणि/किंवा स्तंभ निर्माण करून डेटा समृद्ध करू शकतो. हे सोपे आणि कार्यक्षमतेने मोठे डेटासेट तयार करण्यासाठी अतिरिक्त पंक्ती तयार करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते. याव्यतिरिक्त, नियम आधारित सिंथेटिक डेटा डेटाचा विस्तार करण्यासाठी आणि विद्यमान स्तंभांवर संभाव्यपणे अवलंबून असलेले अतिरिक्त नवीन स्तंभ निर्माण करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.
लवचिकता आणि सानुकूलन
नियम-आधारित दृष्टीकोन विविध डेटा फॉरमॅट्स आणि स्ट्रक्चर्सशी जुळवून घेण्यासाठी लवचिकता आणि कस्टमायझेशन प्रदान करते, विशिष्ट गरजांनुसार सिंथेटिक डेटाचे संपूर्ण टेलरिंग सक्षम करते. डेटा व्युत्पन्न करण्यासाठी एक लवचिक पद्धत बनवून, विविध परिस्थितींचे अनुकरण करण्यासाठी नियम डिझाइन करू शकतात.
डेटा साफ करणे
नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा पूर्वनिर्धारित नियमांचे पालन करणारा डेटा तयार करून, विसंगती दुरुस्त करून, गहाळ मूल्ये भरून आणि त्रुटी काढून टाकून, डेटासेटची अखंडता आणि गुणवत्ता जतन केली जाईल याची खात्री करून डेटा साफ करणे सुलभ करते. हे वापरकर्त्यांना आणखी उच्च गुणवत्तेसह डेटा ठेवण्याची परवानगी देते.
गोपनीयता आणि गोपनीयता
नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा तयार करणे विशेषतः अशा परिस्थितीत उपयुक्त आहे जेथे गोपनीयतेच्या चिंता किंवा कायदेशीर निर्बंधांमुळे वास्तविक वैयक्तिक डेटा वापरला जाऊ शकत नाही. पर्यायी म्हणून कृत्रिम डेटा तयार करून, संस्था संवेदनशील माहितीशी तडजोड न करता चाचणी आणि विकास करू शकतात.
तुला काही प्रश्न आहेत का?
आमच्या तज्ञांपैकी एकाशी बोला
सिंथोसह नियम आधारित सिंथेटिक डेटा कसा निर्माण करता येईल?
आमचे प्लॅटफॉर्म आमच्या कॅल्क्युलेटेड कॉलम फंक्शनद्वारे नियम आधारित सिंथेटिक डेटा निर्मितीसाठी समर्थन करते. गणना केलेल्या स्तंभ फंक्शन्सचा वापर डेटा आणि इतर स्तंभांवर, साध्या अंकगणितापासून जटिल तार्किक आणि सांख्यिकीय गणनेपर्यंत विस्तृत ऑपरेशन्स करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. तुम्ही संख्या पूर्ण करत असाल, तारखांचे काही भाग काढत असाल, सरासरी मोजत असाल किंवा मजकूर बदलत असलात तरी, ही फंक्शन्स तुम्हाला आवश्यक असलेला डेटा तयार करण्यासाठी अष्टपैलुत्व प्रदान करतात.
त्यानुसार सिंथेटिक डेटा तयार करण्यासाठी व्यवसाय नियम सहजपणे कॉन्फिगर करा
आमच्या गणना केलेल्या कॉलम फंक्शन्ससह नियम आधारित सिंथेटिक डेटा तयार करण्यासाठी येथे काही विशिष्ट उदाहरणे आहेत:
- डेटा क्लीनिंग आणि ट्रान्सफॉर्मेशन: सहजतेने डेटा स्वच्छ आणि रीफॉर्मेट करा, जसे की व्हाईटस्पेस ट्रिम करणे, मजकूर आवरण बदलणे किंवा तारीख स्वरूप रूपांतरित करणे.
- सांख्यिकीय गणना: संख्यात्मक डेटा संचांमधून अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी सरासरी, भिन्नता किंवा मानक विचलन यांसारखी सांख्यिकीय गणना करा.
- लॉजिकल ऑपरेशन्स: ध्वज, निर्देशक तयार करण्यासाठी किंवा विशिष्ट निकषांवर आधारित डेटा फिल्टर आणि वर्गीकृत करण्यासाठी डेटावर तार्किक चाचण्या लागू करा.
- गणिती क्रिया: आर्थिक मॉडेलिंग किंवा अभियांत्रिकी गणना यांसारखी जटिल गणना सक्षम करून, विविध गणिती ऑपरेशन्स चालवा.
- मजकूर आणि तारीख हाताळणी: मजकूर आणि तारीख फील्डचे भाग काढा किंवा रूपांतरित करा, जे विशेषतः अहवाल देण्यासाठी किंवा पुढील विश्लेषणासाठी डेटा तयार करण्यासाठी उपयुक्त आहे.
- डेटा सिम्युलेशन: विशिष्ट वितरण, किमान, कमाल, डेटा स्वरूप आणि बरेच काही खालील डेटा व्युत्पन्न करा.
तुमचा सिंथेटिक डेटा मार्गदर्शक आता जतन करा!
- कृत्रिम डेटा म्हणजे काय?
- संस्था का वापरतात?
- सिंथेटिक डेटा क्लायंट केसेसचे मूल्य जोडणे
- कसे सुरू करावे
