Date sintetice din seria temporală
Sintetizați cu acuratețe datele din seria temporală cu Syntho
Introducere date sintetice de serie temporală
Ce sunt datele sintetice de serie de timp?
Datele din seria temporală sunt un tip de date caracterizat printr-o succesiune de evenimente, observații sau măsurători colectate și ordonate cu intervale dată-oră, reprezentând de obicei modificări ale unei variabile în timp și sunt susținute de Syntho.
Care sunt câteva exemple de date din seria temporală?
- Tranzacții financiare: plăți cu card de credit și/sau debit pentru monitorizarea tranzacțiilor
- Valori de sănătate: ritmul cardiac, valorile din sânge, nivelul colesterolului
- Consumul de energie: datele contorului inteligent, consumul de energie electrică
- Citiri ale senzorilor: măsurători marcate de timp de la senzori, cum ar fi temperatura, debitul etc.
Ce face ca sintetizarea datelor din seria temporală să fie dificilă?
Datele din seria temporală sunt mai dificil de sintetizat, deoarece trebuie să surprindă dependențele și modelele temporale inerente observațiilor secvențiale din lumea reală. Spre deosebire de datele independente și distribuite identic, unde fiecare observație nu are legătură cu celelalte, datele din seria temporală prezintă dependențe de-a lungul pașilor de timp. Multe organizații și cele mai multe soluții open-source nu pot sintetiza bine seriile de timp sau nu acceptă deloc datele de serie de timp.
Abordarea unică a lui Syntho sintetizează cu acuratețe cele mai complexe serii cronologice
Motorul nostru Syntho este optimizat pentru a sintetiza cu acuratețe cele mai complexe date din seria temporală. Ne-am optimizat modelele în colaborare cu organizații de top care lucrează cu cele mai complexe date din seria temporală.
Avem parteneriate strategice cu organizații de top
Syntho a colaborat cu organizații de top, cum ar fi Centrul Medical Cedars Sinai. Aceste organizații lucrează cu cele mai complexe date din seria temporală. Acest lucru îi permite lui Syntho să construiască cel mai bun model de secvență, putând sintetiza cu acuratețe cele mai complexe serii de timp.
Acceptăm date complexe de serie cronologică
Cu motorul nostru Syntho, puteți sintetiza cu precizie date care conțin serii cronologice. Abordarea noastră surprinde în mod abil corelațiile și modelele statistice dintre tabelul de entități și tabelul asociat care conține informații longitudinale. Aceasta a inclus chiar și structuri de serie de timp complexe, cum ar fi seriile de timp cu:
- Intervale egal distanțate
- Intervale inegal distanțate
- Lungime egală
- Lungime inegală
- Serii de timp univariate
- Serii de timp multivariate
Aveti vreo intrebare?
Discutați cu unul dintre experții noștri
Cum pot genera date sintetice de serie temporală cu Syntho?
Motorul nostru Syntho include funcția de model de secvență a Syntho care permite utilizatorilor să sintetizeze date din seria temporală (date longitudinale). Atunci când datele țintă pe care doriți să le sintetizați conțin date de serie temporală, modelul nostru de secvență va fi activat.
Salvați ghidul de date sintetice acum!
- Ce sunt datele sintetice?
- De ce îl folosesc organizațiile?
- Cazuri de client de date sintetice cu valoare adăugată
- Cum să înceapă
