Introduksjon syntetiske tidsseriedata
Hva er syntetiske tidsseriedata?
Tidsseriedata er en datatype preget av en sekvens av hendelser, observasjoner eller målinger samlet inn og ordnet med dato-tidsintervaller, som typisk representerer endringer i en variabel over tid, og støttes av Syntho.
Hva er noen eksempler på tidsseriedata?
- Finansielle transaksjoner: betalinger med kreditt- og/eller debetkort for transaksjonsovervåking
- Helsemålinger: hjertefrekvens, blodverdier, kolesterolnivå
- Energiforbruk: smartmålerdata, strømforbruk
- Sensoravlesninger: tidsstemplede målinger fra sensorer, som temperatur, strømning etc.
Hva gjør syntetisering av tidsseriedata utfordrende?
Tidsseriedata er mer utfordrende å syntetisere fordi de trenger å fange opp de tidsmessige avhengighetene og mønstrene som er iboende i sekvensielle observasjoner i den virkelige verden. I motsetning til uavhengige og identisk distribuerte data, der hver observasjon ikke er relatert til de andre, viser tidsseriedata avhengigheter på tvers av tidstrinn. Mange organisasjoner og de fleste åpen kildekode-løsninger kan ikke syntetisere tidsserier godt eller støtter ikke tidsseriedata i det hele tatt.
Synthos unike tilnærming syntetiserer de mest komplekse tidsseriene nøyaktig
Vår Syntho Engine er optimalisert for å syntetisere de mest komplekse tidsseriedataene nøyaktig. Vi har optimalisert modellene våre i samarbeid med ledende organisasjoner som arbeider med de mest komplekse tidsseriedataene.
Vi har strategiske partnerskap med ledende organisasjoner
Syntho samarbeidet med ledende organisasjoner, som Cedars Sinai Medical Center. Disse organisasjonene jobber med de mest komplekse tidsseriedataene. Dette gjør at Syntho kan bygge den beste sekvensmodellen ved å kunne syntetisere de mest komplekse tidsseriene nøyaktig.
Vi støtter komplekse tidsseriedata
Med vår Syntho Engine kan du nøyaktig syntetisere data som inneholder tidsserier. Vår tilnærming fanger godt opp korrelasjoner og statistiske mønstre mellom enhetstabellen og den tilhørende tabellen som inneholder longitudinell informasjon. Dette inkluderte til og med komplekse tidsseriestrukturer, for eksempel tidsserier med:
- Like fordelte intervaller
- Ulikt fordelte intervaller
- Like lengde
- Ulik lengde
- Univariate tidsserier
- Multivariate tidsserier
Har du noen spørsmål?
Snakk med en av våre eksperter
Hvordan kan jeg generere syntetiske tidsseriedata med Syntho?
Vår Syntho Engine inkluderer Synthos sekvensmodellfunksjon som lar brukere syntetisere tidsseriedata (langsgående data). Når måldataene du ønsker å syntetisere inneholder tidsseriedata, aktiveres sekvensmodellen vår.
Lagre din syntetiske dataguide nå!
- Hva er syntetiske data?
- Hvorfor bruker organisasjoner det?
- Verdiskapende syntetiske dataklientsaker
- Hvordan starte
