Was sind die drei gängigen Datengenerierungstechnologien und ihre Anwendungsbereiche?

Verwenden Sie Entscheidungsbäume, Deep Learning und iterative proportionale Anpassung, um Daten zu generieren. Die Methode wird entsprechend den Anforderungen und dem Zweck ausgewählt.

Drei gängige Datengenerierungstechniken

1. Generierung durch Verteilung

In Situationen, in denen keine echten Daten vorliegen, der Datenanalyst jedoch die Verteilung des Datensatzes versteht, kann der Analyst Zufallsstichproben verschiedener Verteilungen generieren, z. B. Normal-, Exponential-, Chi-Quadrat-, Lognormal- und Gleichverteilungen. Dadurch können verschiedene Arten von Daten zur Analyse und Vorhersage simuliert werden.

Bei dieser Technik hängt der Nutzen synthetischer Daten davon ab, wie gut der Analyst die spezifische Datenumgebung versteht.

2. Echte Daten an bekannte Verteilung anpassen

Wenn Sie reale Daten haben, können Sie synthetische Daten generieren, indem Sie die bekannte Verteilung anpassen. Monte-Carlo-Methoden können zur Generierung von Daten verwendet werden, wenn die Parameter der Verteilung und die Anpassung an die realen Daten bekannt sind.

Obwohl die Monte-Carlo-Methode die beste Lösung finden kann, ist sie möglicherweise nicht praktisch genug.

Erwägen Sie die Verwendung maschineller Lernmodelle wie Entscheidungsbäume, um nicht-klassische Verteilungen anzupassen, einschließlich multimodaler Verteilungen und Verteilungen ohne bekannte gemeinsame Merkmale.

Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Anpassung von Verteilungen kann stark korrelierte synthetische Daten erzeugen, eine Überanpassung ist jedoch ein Risiko.

Für Fälle, in denen nur teilweise reale Daten vorliegen, kann auch die hybride synthetische Datengenerierung verwendet werden. In diesem Fall generiert der Analyst einen Teil des Datensatzes auf Basis einer theoretischen Verteilung und andere Teile auf Basis realer Daten.

3. Nutzen Sie Deep Learning

Deep generative Modelle wie Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GAN) können synthetische Daten generieren.

Variational Autoencoder (VAE) ist eine unbeaufsichtigte Methode, bei der der Encoder den Originaldatensatz in eine kompaktere Struktur komprimiert und die Daten an den Decoder überträgt. Der Decoder erzeugt dann eine Ausgabe, die eine Darstellung des Originaldatensatzes ist. Das System wird trainiert, indem die Korrelation zwischen Eingabe- und Ausgabedaten optimiert wird.

Generative Adversarial Network (GAN) Im GAN-Modell trainieren zwei Netzwerke, der Generator und der Diskriminator, das Modell iterativ. Der Generator entnimmt eine zufällige Datenprobe und generiert einen synthetischen Datensatz. Der Diskriminator vergleicht die synthetisch generierten Daten mit dem realen Datensatz anhand zuvor festgelegter Bedingungen.

Die Phase des Testens synthetischer Daten

Nach der Datensynthese wird der Nutzen der synthetischen Daten durch Vergleich der synthetischen Daten mit realen Daten bewertet. Der Nutzenbewertungsprozess besteht aus zwei Phasen:

Universeller Vergleich: Vergleicht Parameter wie Verteilungen und Korrelationskoeffizienten, die aus zwei Datensätzen gemessen werden.

Workload-bezogene Dienstprogrammbewertung: Vergleichen Sie die Ausgabegenauigkeit für bestimmte Anwendungsfälle durch Analyse synthetischer Daten.

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