Tijdreeks synthetische data

Synthetiseer tijdreeksdata nauwkeurig met Syntho

Boek een demo

Waarom het synthetiseren van tijdreeksdata een uitdaging is

Moeilijk om nauwkeurig te synthetiseren
Moeilijk om nauwkeurig te synthetiseren

Tijdreeksdata zijn lastiger te synthetiseren. In tegenstelling tot reguliere tabeldata, waarbij elke rij een onafhankelijke observatie vertegenwoordigt, bevatten tijdreeksdata cross-row dependencies, waarbij elke rij een volgende observatie vertegenwoordigt.

Open-sourceoplossingen ondersteunen tijdreeksdata slecht
Open-sourceoplossingen ondersteunen tijdreeksdata slecht

Er zijn verschillende open source-pakketten beschikbaar voor het verwerken van tijdreeksdata, maar de kwaliteit ervan kan vaak niet optimaal zijn. Deze tools ondersteunen mogelijk niet volledig alle complexiteiten en nuances van tijdreeksanalyse.

Ondersteun complexe tijdreeksdata
Ondersteun complexe tijdreeksdata

Met onze Syntho Engine kunt u nauwkeurig data synthetiseren die tijdreeksen bevatten. Onze aanpak legt op deskundige wijze correlaties en statistische patronen vast tussen de entiteitstabel en de bijbehorende tabel met longitudinale informatie.

Strategische partnerschappen met toonaangevende organisaties

Syntho werkte samen met toonaangevende organisaties, zoals Cedars-Sinai Medical Center. Deze organisaties werken met de meest complexe tijdreeksdata. Hierdoor kan Syntho het beste sequentiemodel bouwen en de meest complexe tijdreeksen nauwkeurig synthetiseren.

Gebruikersdocumentatie

Verken de Syntho-gebruikersdocumentatie

Meer informatie

Hoe creëren we hoogwaardige
complexe tijdreeksdata?

Geavanceerde modelleringstechnieken

Syntho maakt gebruik van de modernste AI- en machine learning-algoritmen die speciaal zijn ontworpen om de unieke patronen en afhankelijkheden in tijdreeksdata vast te leggen, waardoor realistische en high-fidelity synthetische datasets worden gegarandeerd.

Zeldzame beschermingsdrempel voor lange reeksen

Zeldzame beschermingsdrempel voor lange reeksen
Syntho biedt geavanceerde instellingen om de maximale reekslengte die tijdens de training wordt gebruikt te beperken, waardoor wordt voorkomen dat uitschieters met ongewoon lange reeksen identificeerbaar zijn. 

Configuratie van het sequentiemodel

Syntho biedt configureerbare parameters voor sequentiemodellering, zoals maximale sequentielengte en zeldzame lange sequentiebescherming, om computerbronnen efficiënt te beheren en de privacy te verbeteren.

Batchverwerking en bemonstering

Syntho optimaliseert het genereren van data door gebruikers in staat te stellen batchgroottes te definiëren en willekeurige steekproeven te selecteren voor training, waarbij een evenwicht wordt gevonden tussen prestaties en representativiteit van de data.

Statistische integriteit

Valideer regelmatig dat de synthetische tijdreeksdata de statistische eigenschappen van de oorspronkelijke data behouden, zoals gemiddelde, variantie en autocorrelatie, en zorg ervoor dat deze representatief zijn voor scenario's uit de echte wereld.

product demo

Tijdreeks synthetische data

Genereer meer data in 3 treden

01
Een werkruimte inrichten

Maak een werkruimte die bestaat uit een bron- en een doeldatabase.

Genereer meer data in 3 stappen
02
Configureer parameters voor datageneratie

Stel voorverwerking, tabelinstellingen, PII-scannen en geavanceerde generatoropties in.

Genereer meer data in 3 stappen
03
Begin met genereren

Begin met genereren en het proces van de tijdreeksdata is voltooid.

Genereer meer data in 3 stappen

Andere functies van Syntho

Ontdek andere functies die we bieden

Beheer van testdata

  • De-identificatie en synthese

    Uitgebreide test met representatieve data.

  • Op regels gebaseerde synthetische data

    Simuleer realistische scenario's.

  • Subinstelling

    Maak beheersbare datumsubsets.

Slimme de-identificatie

  • PII-scanner

    Identificeer PII automatisch met onze AI-aangedreven PII-scanner.

  • Synthetische nepdata

    Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata.

  • Consistente mapping

    Behoud referentiële integriteit in een volledig relationeel data-ecosysteem.

AI gegenereerde synthetische data

  • Kwaliteitsborgingsrapport

    Beoordeel gegenereerde synthetische data op nauwkeurigheid, privacy en snelheid.

  • Tijdreeks synthetische data

    Synthetiseer tijdreeksdata nauwkeurig met Syntho.

  • Upsamplen

    Verhoog het aantal datamonsters in een dataset.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Wat zijn synthetische tijdreeksdata?

Tijdreeksdata zijn een datatype dat wordt gekenmerkt door een reeks gebeurtenissen, observaties of metingen die zijn verzameld en geordend met tijdsintervallen, die doorgaans veranderingen in een variabele in de loop van de tijd weergeven, en worden ondersteund door Syntho.

Wat zijn enkele voorbeelden van tijdreeksdata?
  • Financiële transacties: betalingen met creditcards en/of debetkaarten voor transactiemonitoring
  • Gezondheidsstatistieken: hartslag, bloedwaarden, cholesterolgehalte
  • Energieverbruik: slimme meterdata, elektriciteitsverbruik
  • Sensorwaarden: tijdstempelmetingen van sensoren, zoals temperatuur, flow, enz.

Bouw beter en sneller met synthetische data vandaag

Ontgrendel datatoegang, versnel de ontwikkeling en verbeter de dataprivacy.

Schrijf je in op onze nieuwsbrief

Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over synthetische data