Os dados suportados pelo Syntho Engine

Syntho suporta também dados de séries temporais. dados de séries temporais são um tipo de dados coletados e organizados em ordem cronológica, com cada ponto de dados representando um ponto específico no tempo. Este tipo de dados é comumente usado em muitos setores. Isso pode ser, por exemplo, em finanças (por exemplo, com clientes fazendo transações) ou em saúde (onde os pacientes são submetidos a procedimentos) e muitos outros em que é importante entender tendências e padrões ao longo do tempo.

Dados de séries temporais podem ser coletados em intervalos regulares ou irregulares. Os dados podem ser univariados, consistindo em uma única variável, como temperatura, ou multivariados, consistindo em múltiplas variáveis ​​que são medidas ao longo do tempo, como o valor de uma carteira de ações ou as receitas e despesas de uma empresa.

A análise de dados de séries temporais geralmente envolve a identificação de padrões, tendências e flutuações sazonais ao longo do tempo, além de fazer previsões sobre valores futuros com base em dados anteriores. Os insights obtidos com a análise de dados de séries temporais podem ser usados ​​para uma ampla gama de aplicações, como previsão de vendas, previsão do tempo ou detecção de anomalias em uma rede. Portanto, o suporte para dados de séries temporais geralmente é necessário ao sintetizar dados.