Dane syntetyczne oparte na regułach
Generuj syntetyczne dane w celu naśladowania rzeczywistych lub docelowych scenariuszy, korzystając z predefiniowanych reguł i ograniczeń
Wprowadzenie Dane syntetyczne oparte na regułach
Co to są dane syntetyczne oparte na regułach?
Twórz syntetyczne dane w oparciu o wcześniej zdefiniowane reguły i ograniczenia, mając na celu naśladowanie danych ze świata rzeczywistego lub symulowanie określonych scenariuszy.
Dlaczego organizacje korzystają z danych syntetycznych generowanych w oparciu o reguły?
Dane syntetyczne generowane w oparciu o reguły odnoszą się do procesu tworzenia sztucznych lub symulowanych danych syntetycznych, zgodnie z predefiniowanymi (biznesowymi) regułami i ograniczeniami. Podejście to polega na zdefiniowaniu konkretnych wytycznych, warunków i relacji w celu wygenerowania syntetycznych danych. Powody, dla których organizacje korzystają z danych syntetycznych opartych na regułach:
Generuj dane od zera
W przypadkach, gdy dane są ograniczone lub nie ma ich w ogóle, potrzeba reprezentatywnych danych staje się kluczowa przy opracowywaniu nowych funkcjonalności. Dane syntetyczne oparte na regułach umożliwiają generowanie danych od podstaw, dostarczając niezbędnych danych testowych dla testerów i programistów.
Wzbogacaj dane
Dane syntetyczne oparte na regułach mogą wzbogacać dane poprzez generowanie rozszerzonych wierszy i/lub kolumn. Można go używać do tworzenia dodatkowych wierszy w celu łatwego i wydajnego tworzenia większych zbiorów danych. Ponadto syntetyczne dane oparte na regułach można wykorzystać do rozszerzenia danych i wygenerowania dodatkowych nowych kolumn, potencjalnie zależnych od istniejących kolumn.
Elastyczność i personalizacja
Podejście oparte na regułach zapewnia elastyczność i dostosowywanie w celu dostosowania do różnych formatów i struktur danych, umożliwiając pełne dostosowanie danych syntetycznych do konkretnych potrzeb. Można zaprojektować reguły symulujące różne scenariusze, dzięki czemu jest to elastyczna metoda generowania danych.
Czyszczenie danych
Dane syntetyczne oparte na regułach ułatwiają czyszczenie danych poprzez generowanie danych zgodnych z predefiniowanymi regułami, korygowanie niespójności, uzupełnianie brakujących wartości i usuwanie błędów, zapewniając zachowanie integralności i jakości zbioru danych. Dzięki temu użytkownicy mogą mieć dane o jeszcze wyższej jakości.
Prywatność i poufność
Generowanie danych syntetycznych w oparciu o reguły jest szczególnie przydatne w scenariuszach, w których nie można wykorzystać prawdziwych danych osobowych ze względu na obawy dotyczące prywatności lub ograniczenia prawne. Tworząc dane syntetyczne jako alternatywę, organizacje mogą testować i rozwijać bez narażania wrażliwych informacji.
Czy masz jakieś pytania?
Porozmawiaj z jednym z naszych ekspertów
Jak można wygenerować syntetyczne dane oparte na regułach za pomocą Syntho?
Nasza platforma obsługuje generowanie danych syntetycznych w oparciu o reguły za pośrednictwem naszej funkcji kolumny obliczeniowej. Funkcje kolumn obliczonych umożliwiają wykonywanie szerokiego zakresu operacji na danych i innych kolumnach, od prostych obliczeń arytmetycznych po złożone obliczenia logiczne i statystyczne. Niezależnie od tego, czy zaokrąglasz liczby, wyodrębniasz fragmenty dat, obliczasz średnie, czy przekształcasz tekst, funkcje te zapewniają wszechstronność pozwalającą na utworzenie dokładnie takich danych, jakich potrzebujesz.
Łatwo konfiguruj reguły biznesowe, aby odpowiednio generować dane syntetyczne
Oto kilka typowych przykładów generowania danych syntetycznych w oparciu o reguły za pomocą naszych funkcji kolumn obliczeniowych:
- Czyszczenie i transformacja danych: Bez wysiłku czyścij i ponownie formatuj dane, na przykład przycinając białe znaki, zmieniając wielkość liter tekstu lub konwertując formaty daty.
- Obliczenia statystyczne: Wykonuj obliczenia statystyczne, takie jak średnie, wariancje i odchylenia standardowe, aby wyciągać wnioski z numerycznych zestawów danych.
- Operacje logiczne: Stosuj testy logiczne do danych, aby tworzyć flagi, wskaźniki lub filtrować i kategoryzować dane w oparciu o określone kryteria.
- Operacje matematyczne: Wykonuj różnorodne operacje matematyczne, umożliwiając złożone obliczenia, takie jak modelowanie finansowe lub obliczenia inżynieryjne.
- Manipulacja tekstem i datą: Wyodrębnij lub przekształć fragmenty pól tekstowych i dat, co jest szczególnie przydatne przy przygotowaniu danych do raportowania lub dalszej analizy.
- Symulacja danych: generuj dane według określonego rozkładu, minimalnego, maksymalnego, formatu danych i wielu innych.
Zapisz teraz swój przewodnik po danych syntetycznych!
- Co to są dane syntetyczne?
- Dlaczego organizacje z niego korzystają?
- Przypadki klientów z danymi syntetycznymi o wartości dodanej
- Jak zacząć
