介绍合成时间序列数据
什么是时间序列合成数据？
时间序列数据是一种数据类型，其特征是按日期时间间隔收集和排序的事件、观察或测量序列，通常表示变量随时间的变化，并受 Syntho 支持。
时间序列数据有哪些示例？
- 金融交易：使用信用卡和/或借记卡付款进行交易监控
- 健康指标：心率、血值、胆固醇水平
- 能源消耗：智能电表数据、用电量
- 传感器读数：传感器的带时间戳的测量结果，例如温度、流量等。
是什么使得合成时间序列数据具有挑战性？
时间序列数据的合成更具挑战性，因为它需要捕获现实世界顺序观察中固有的时间依赖性和模式。与独立同分布数据（其中每个观察值与其他观察值无关）不同，时间序列数据表现出跨时间步长的依赖性。许多组织和大多数开源解决方案无法很好地合成时间序列，或者根本不支持时间序列数据。
Syntho 独特的方法准确地合成最复杂的时间序列
我们的 Syntho 引擎经过优化，可以准确地合成最复杂的时间序列数据。我们与处理最复杂时间序列数据的领先组织合作优化了我们的模型。
我们与领先的组织建立了战略合作伙伴关系
Syntho 与 Cedars Sinai 医疗中心等领先组织合作。这些组织处理最复杂的时间序列数据。这使得 Syntho 能够构建最佳的序列模型，能够准确地合成最复杂的时间序列。
我们支持复杂的时间序列数据
使用我们的 Syntho 引擎，您可以准确地合成包含时间序列的数据。我们的方法巧妙地捕获实体表和包含纵向信息的关联表之间的相关性和统计模式。这甚至包括复杂的时间序列结构，例如具有以下内容的时间序列：
- 等距间隔
- 间隔不等间隔
- 等长
- 长度不等
- 单变量时间序列
- 多元时间序列
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如何使用 Syntho 生成合成时间序列数据？
我们的 Syntho 引擎包含 Syntho 的序列模型功能，允许用户合成时间序列数据（纵向数据）。当您要合成的目标数据包含时间序列数据时，我们的序列模型将被激活。
