Dane syntetyczne szeregów czasowych
Dokładna synteza danych szeregów czasowych za pomocą Syntho
Wprowadzenie syntetyczne szeregi czasowe
Co to są dane syntetyczne szeregów czasowych?
Dane szeregów czasowych to typ danych charakteryzujący się sekwencją zdarzeń, obserwacji lub pomiarów zebranych i uporządkowanych w odstępach czasu i daty, zazwyczaj reprezentujących zmiany zmiennej w czasie, i jest obsługiwany przez Syntho.
Jakie są przykłady danych szeregów czasowych?
- Transakcje finansowe: płatności kartą kredytową i/lub debetową w celu monitorowania transakcji
- Wskaźniki stanu zdrowia: tętno, wartości krwi, poziom cholesterolu
- Zużycie energii: dane z inteligentnego licznika, zużycie energii elektrycznej
- Odczyty czujników: pomiary z czujników ze znacznikiem czasu, takie jak temperatura, przepływ itp.
Co sprawia, że synteza danych szeregów czasowych jest wyzwaniem?
Syntetyzowanie danych szeregów czasowych jest trudniejsze, ponieważ muszą uchwycić zależności czasowe i wzorce nieodłącznie związane z sekwencyjnymi obserwacjami w świecie rzeczywistym. W przeciwieństwie do niezależnych i identycznie rozłożonych danych, gdzie każda obserwacja nie jest powiązana z innymi, dane szeregów czasowych wykazują zależności w poszczególnych etapach czasowych. Wiele organizacji i większość rozwiązań typu open source nie potrafi dobrze syntetyzować szeregów czasowych lub w ogóle nie obsługuje danych szeregów czasowych.
Unikalne podejście Syntho pozwala na dokładną syntezę najbardziej złożonych szeregów czasowych
Nasz silnik Syntho jest zoptymalizowany pod kątem dokładnej syntezy najbardziej złożonych danych szeregów czasowych. Zoptymalizowaliśmy nasze modele we współpracy z wiodącymi organizacjami pracującymi z najbardziej złożonymi danymi szeregów czasowych.
Mamy strategiczne partnerstwa z wiodącymi organizacjami
Syntho współpracowało z wiodącymi organizacjami, takimi jak Cedars Sinai Medical Center. Organizacje te pracują z najbardziej złożonymi danymi szeregów czasowych. Dzięki temu Syntho może zbudować najlepszy model sekwencji, będąc w stanie dokładnie zsyntetyzować najbardziej złożone szeregi czasowe.
Obsługujemy złożone dane szeregów czasowych
Dzięki naszemu Syntho Engine możesz dokładnie syntetyzować dane zawierające szeregi czasowe. Nasze podejście umiejętnie wychwytuje korelacje i wzorce statystyczne pomiędzy tabelą encji a powiązaną tabelą zawierającą informacje podłużne. Dotyczyło to nawet złożonych struktur szeregów czasowych, takich jak szeregi czasowe z:
- Równo rozmieszczone odstępy
- Nierówno rozmieszczone odstępy
- Równa długość
- Nierówna długość
- Jednowymiarowe szeregi czasowe
- Wielowymiarowe szeregi czasowe
Czy masz jakieś pytania?
Porozmawiaj z jednym z naszych ekspertów
Jak mogę wygenerować syntetyczne dane szeregów czasowych za pomocą Syntho?
Nasz Syntho Engine zawiera funkcję modelu sekwencji Syntho, która pozwala użytkownikom syntezować dane szeregów czasowych (dane podłużne). Gdy dane docelowe, które chcesz zsyntetyzować, zawierają dane szeregów czasowych, nasz model sekwencji zostanie aktywowany.
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
