介紹合成時間序列數據
什麼是時間序列合成資料？
時間序列資料是一種資料類型，其特徵是按日期時間間隔收集和排序的一系列事件、觀察或測量結果，通常表示變數隨時間的變化，並受 Syntho 支援。
時間序列資料有哪些範例？
- 金融交易：使用信用卡和/或金融卡付款進行交易監控
- 健康指標：心率、血液值、膽固醇水平
- 能源消耗：智慧電錶數據、用電量
- 感測器讀數：感測器的帶時間戳記的測量結果，例如溫度、流量等。
是什麼使得合成時間序列資料具有挑戰性？
時間序列資料的合成更具挑戰性，因為它需要捕捉現實世界順序觀察中固有的時間依賴性和模式。與獨立同分佈資料（其中每個觀察值與其他觀察值無關）不同，時間序列資料表現出跨時間步長的依賴性。許多組織和大多數開源解決方案無法很好地合成時間序列，或者根本不支援時間序列資料。
Syntho 獨特的方法準確地合成最複雜的時間序列
我們的 Syntho 引擎經過最佳化，可以準確地合成最複雜的時間序列資料。我們與處理最複雜時間序列資料的領先組織合作優化了我們的模型。
我們與領先的組織建立了策略夥伴關係
Syntho 與 Cedars Sinai 醫療中心等領先組織合作。這些組織處理最複雜的時間序列資料。這使得 Syntho 能夠建立最佳的序列模型，能夠準確地合成最複雜的時間序列。
我們支援複雜的時間序列數據
使用我們的 Syntho 引擎，您可以準確地合成包含時間序列的資料。我們的方法巧妙地捕捉實體表和包含縱向資訊的關聯表之間的相關性和統計模式。這甚至包括複雜的時間序列結構，例如具有以下內容的時間序列：
- 等距間隔
- 間隔不等間隔
- 等長
- 長度不等
- 單變量時間序列
- 多元時間序列
你有任何問題嗎？
與我們的一位專家交談
如何使用 Syntho 產生合成時間序列資料？
我們的 Syntho 引擎包含 Syntho 的序列模型功能，可讓使用者合成時間序列資料（縱向資料）。當您要合成的目標資料包含時間序列資料時，我們的序列模型將會被啟動。
