{"id":1008851,"date":"2023-09-04T11:00:00","date_gmt":"2023-09-04T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/synthetische-daten-was-sind-sie-arten-methoden-verwendung\/"},"modified":"2025-02-13T02:04:36","modified_gmt":"2025-02-13T09:04:36","slug":"synthetische-daten-was-sind-sie-arten-methoden-verwendung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/synthetische-daten-was-sind-sie-arten-methoden-verwendung\/","title":{"rendered":"Synthetische Daten: Was sind sie, Arten, Methoden + Verwendung"},"content":{"rendered":"\n

Synthetische Daten erweitern den Bereich der Forschung und Bildung. Es handelt sich dabei um absichtlich hergestellte Daten, die die statistischen Eigenschaften realer Daten im Bereich der datengesteuerten Erkenntnisse replizieren. <\/p>\n\n

M\u00f6glicherweise sto\u00dfen Sie auf sensible Datens\u00e4tze, die aufgrund von Datenschutzbestimmungen nicht offengelegt werden k\u00f6nnen. Synthetische Informationen k\u00f6nnen Ihnen helfen, zu kommunizieren, Modelle zu erstellen und Tests durchzuf\u00fchren, ohne pers\u00f6nliche Daten preiszugeben. <\/p>\n\n

Bleiben Sie dran, wenn wir die Welt der synthetischen Daten erforschen und ihre verschiedenen Arten, Generierungsmethoden und Tools aufdecken, die es Datenexperten wie Ihnen erm\u00f6glichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und dabei den Datenschutz und ethische Bedenken zu respektieren.<\/p>\n\n

Was sind synthetische Daten?<\/h2>\n\n

Synthetische Daten sind k\u00fcnstlich erzeugte Daten, die die Qualit\u00e4ten und statistischen Eigenschaften von realen Daten nachbilden. Sie enthalten jedoch keine tats\u00e4chlichen Informationen von echten Menschen oder Quellen. Es ist so, als ob man die Muster, Trends und anderen Merkmale kopiert, die man in echten Daten findet, aber ohne echte Informationen. <\/p>\n\n

Sie werden mit Hilfe verschiedener Algorithmen, Modelle oder Simulationen erstellt, um die Muster, Verteilungen und Korrelationen nachzubilden, die in tats\u00e4chlichen Daten gefunden wurden. Das Ziel ist es, Daten zu generieren, die den statistischen Eigenschaften und Beziehungen in den Originaldaten entsprechen, ohne dabei individuelle Identit\u00e4ten oder sensible Details preiszugeben. <\/p>\n\n

Wenn Sie diese k\u00fcnstlich erzeugten Daten verwenden, haben Sie den Vorteil, dass Sie sich nicht mit den Grenzen der Verwendung regulierter oder sensibler Daten auseinandersetzen m\u00fcssen. Sie k\u00f6nnen die Daten so anpassen, dass sie spezifische Anforderungen erf\u00fcllen, die mit echten Daten unm\u00f6glich zu erf\u00fcllen w\u00e4ren. Diese synthetischen Datens\u00e4tze werden meist zur Qualit\u00e4tssicherung und f\u00fcr Softwaretests verwendet. <\/p>\n\n

Sie sollten sich jedoch dar\u00fcber im Klaren sein, dass diese Daten auch ihre Schattenseiten haben. Die Replikation der Komplexit\u00e4t der Originaldaten kann zu Diskrepanzen f\u00fchren. Beachten Sie, dass diese k\u00fcnstlich erzeugten Daten echte Daten nicht vollst\u00e4ndig ersetzen k\u00f6nnen, da nach wie vor zuverl\u00e4ssige Daten erforderlich sind, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen. <\/p>\n\n

Warum synthetische Daten verwenden?<\/h2>\n\n

Wenn es um Datenanalyse<\/a> und maschinelles Lernen geht, bieten synthetische Daten mehrere Vorteile, die sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in Ihrem Werkzeugkasten machen. Durch die Erstellung von Daten, die die statistischen Merkmale von realen Daten widerspiegeln, k\u00f6nnen Sie neue M\u00f6glichkeiten erschlie\u00dfen und gleichzeitig den Datenschutz, die Zusammenarbeit und die Entwicklung robuster Modelle gew\u00e4hrleisten. <\/p>\n\n