इरास्मस विद्यापीठातील शैक्षणिक संशोधनासाठी सिंथेटिक डेटा

संशोधन अखंडता वाढविण्यासाठी सुधारित डेटा आणि गोपनीयता

सिंथेटिक डेटासेट त्यांच्या सांख्यिकीय गुणधर्म आणि व्हेरिएबल्समधील संबंध जतन करून वास्तविक डेटासेटची नक्कल करतात. हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की या पद्धतीमुळे प्रकटीकरणाचा धोका शून्यावरही कमी होतो, कारण सिंथेटिक डेटासेटमधील कोणतीही नोंद वास्तविक व्यक्तीचे प्रतिनिधित्व करत नाही.

अधिक डेटामध्ये सुलभ प्रवेश प्रदान करून डेटा एक्सप्लोरेशन सुलभ करा

मूळ डेटासेटची नक्कल करणारे सिंथेटिक डेटासेट सामायिक करून जे अन्यथा उघडले जाऊ शकत नाहीत, संशोधक, विद्यापीठ आणि भागधारक आता सहभागी गोपनीयता राखून डेटा एक्सप्लोरेशन सुलभ करू शकतात. सिंथेटिक डेटा संशोधकांना अधिक डेटा ऍक्सेस करण्यास अनुमती देतो जो वास्तविक वैयक्तिक डेटासह शक्य होणार नाही. हे पूर्वीच्या गृहीतकाच्या प्रमाणीकरणाच्या दिशेने काम करत असलेल्या अधिक डेटासह डेटा एक्सप्लोरेशनला अनुमती देते आणि संशोधन प्रक्रियेत परिणाम देते.

सिंथेटिक डेटामध्ये प्रवेश करणे सोपे करून संशोधनाची वर्धित पुनरुत्पादकता

मूळ डेटासेटची नक्कल करणारे कृत्रिम डेटासेट सामायिक करून जे अन्यथा उघडले जाऊ शकत नाहीत, संशोधक त्यांच्या परिणामांची पुनरुत्पादकता सुनिश्चित करू शकतात. पुनरुत्पादनक्षमतेच्या उद्देशाने खरा वैयक्तिक डेटा प्रकाशित करणे आणि/किंवा शेअर करणे याला पर्याय म्हणून, संशोधक आता सिंथेटिक डेटा प्रकाशित आणि/किंवा शेअर करू शकतात.

अभ्यास अभ्यासक्रमांसाठी प्रतिनिधी सिंथेटिक डेटा

अभ्यास अभ्यासक्रमांमध्ये विश्लेषणाशी संबंधित अधिक कार्ये असतात. यासाठी, प्रातिनिधिक डेटासह विश्लेषणात्मक उपाय कसे तयार करावे आणि कार्यान्वित करावे हे विद्यार्थ्यांना शिकण्याची अनुमती देण्यासाठी प्रतिनिधी डेटा आवश्यक आहे. हे सुलभ करण्यासाठी आणि विद्यार्थ्यांना प्रातिनिधिक परिस्थितींमध्ये विश्लेषण मॉडेल तयार करण्यास शिकण्याची परवानगी देण्यासाठी अभ्यास अभ्यासक्रमांचा भाग म्हणून कृत्रिम डेटा उपलब्ध करून दिला जाऊ शकतो.