Batay sa panuntunang Synthetic Data
Bumuo ng sintetikong data para gayahin ang totoong mundo o naka-target na mga senaryo gamit ang mga paunang natukoy na panuntunan at mga hadlang
Panimula Batay sa Panuntunan na Synthetic Data
Ano ang Rule Based Synthetic Data?
Gumawa ng synthetic na data batay sa mga paunang natukoy na panuntunan at mga hadlang, na naglalayong gayahin ang real-world na data o gayahin ang mga partikular na sitwasyon.
Bakit gumagamit ang mga organisasyon ng synthetic na data na nakabatay sa panuntunan?
Ang nabuong synthetic na data na nakabatay sa panuntunan ay tumutukoy sa proseso ng paggawa ng artipisyal o simulate na sintetikong data na sumusunod sa mga paunang natukoy na (negosyo) na mga panuntunan at mga hadlang. Kasama sa diskarteng ito ang pagtukoy sa mga partikular na alituntunin, kundisyon, at mga ugnayan upang makabuo ng sintetikong data. Mga dahilan kung bakit gumagamit ang mga organisasyon ng Rule Based Synthetic Data:
Bumuo ng Data mula sa simula
Sa mga kaso kung saan ang data ay alinman sa limitado o kung saan wala ka talagang data, ang pangangailangan para sa kinatawan ng data ay nagiging mahalaga kapag bumubuo ng mga bagong functionality. Ang synthetic data na nakabatay sa panuntunan ay nagbibigay-daan sa pagbuo ng data mula sa simula, na nagbibigay ng mahahalagang data ng pagsubok para sa mga tester at developer.
Pagyamanin ang data
Maaaring pagyamanin ng synthetic data na batay sa panuntunan ang data sa pamamagitan ng pagbuo ng mga pinahabang row at/o column. Maaari itong magamit upang makagawa ng mga karagdagang row upang makagawa ng mas malalaking dataset nang madali at mahusay. Bukod pa rito, maaaring gamitin ang synthetic na data na nakabatay sa panuntunan upang palawigin ang data at bumuo ng mga karagdagang bagong column na posibleng nakadepende sa mga kasalukuyang column.
Kakayahang umangkop at pagpapasadya
Ang diskarteng nakabatay sa panuntunan ay nagbibigay ng kakayahang umangkop at pag-customize upang umangkop sa magkakaibang mga format at istruktura ng data, na nagbibigay-daan sa buong pagsasaayos ng sintetikong data ayon sa mga partikular na pangangailangan. Ang isa ay maaaring magdisenyo ng mga panuntunan upang gayahin ang iba't ibang mga sitwasyon, na ginagawa itong isang flexible na paraan para sa pagbuo ng data.
Paglilinis ng data
Pinapadali ng synthetic data na nakabatay sa panuntunan ang paglilinis ng data sa pamamagitan ng pagbuo ng data na sumusunod sa mga paunang natukoy na panuntunan, pagwawasto ng mga hindi pagkakapare-pareho, pagpupuno ng mga nawawalang value, at pag-aalis ng mga error, na tinitiyak na mapapanatili ang integridad at kalidad ng dataset. Nagbibigay-daan ito sa mga user na magkaroon ng data na may mas mataas na kalidad.
Pagkapribado at Pagiging Kompidensyal
Ang pagbuo ng synthetic data na nakabatay sa panuntunan ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan hindi magagamit ang totoong personal na data dahil sa mga alalahanin sa privacy o mga legal na paghihigpit. Sa pamamagitan ng paggawa ng sintetikong data bilang alternatibo, ang mga organisasyon ay maaaring sumubok at bumuo nang hindi kinokompromiso ang sensitibong impormasyon.
Mayroon ka bang anumang mga katanungan?
Makipag-usap sa isa sa aming mga eksperto
Paano makakabuo ng Rule Based Synthetic Data gamit ang Syntho?
Sinusuportahan ng aming platform ang pagbuo ng Rule Based Synthetic Data sa pamamagitan ng aming function na Calculated Column. Maaaring gamitin ang mga function ng Calculated Column upang magsagawa ng malawak na hanay ng mga operasyon sa data at iba pang column, mula sa simpleng arithmetic hanggang sa kumplikadong logical at statistical computations. Kung ikaw ay nagbi-round ng mga numero, nag-e-extract ng mga bahagi ng mga petsa, nagkalkula ng mga average, o nag-transform ng text, ang mga function na ito ay nagbibigay ng versatility upang lumikha ng eksaktong data na kailangan mo.
Madaling i-configure ang mga panuntunan sa negosyo upang makabuo ng synthetic na data nang naaayon
Narito ang ilang karaniwang halimbawa upang makabuo ng Rule Based Synthetic Data gamit ang aming mga function ng Calculated Column:
- Paglilinis at Pagbabago ng Data: Walang kahirap-hirap na linisin at i-reformat ang data, gaya ng pag-trim ng whitespace, pagpapalit ng text casing, o pag-convert ng mga format ng petsa.
- Mga Pagkalkula ng Istatistika: Magsagawa ng mga istatistikal na kalkulasyon tulad ng mga average, variance, o standard deviation upang makakuha ng mga insight mula sa mga numerical data set.
- Lohikal na mga operasyon: Ilapat ang mga lohikal na pagsubok sa data upang lumikha ng mga flag, indicator, o upang i-filter at ikategorya ang data batay sa partikular na pamantayan.
- Mga Operasyon sa Matematika: Magsagawa ng iba't ibang mga pagpapatakbo sa matematika, na nagpapagana ng mga kumplikadong kalkulasyon tulad ng pagmomodelo sa pananalapi o mga kalkulasyon ng engineering.
- Pagmamanipula ng Teksto at Petsa: I-extract o ibahin ang mga bahagi ng mga field ng text at petsa, na partikular na kapaki-pakinabang sa paghahanda ng data para sa pag-uulat o karagdagang pagsusuri.
- Data simulation: bumuo ng data kasunod ng isang tiyak na pamamahagi, minimum, maximum, format ng data at marami pa.
I-save ang iyong synthetic data guide ngayon!
- Ano ang synthetic data?
- Bakit ginagamit ito ng mga organisasyon?
- Pagdaragdag ng halaga ng mga kaso ng kliyente ng synthetic data
- Paano magsimula?
