論文の概要: Navigating Tabular Data Synthesis Research: Understanding User Needs and Tool Capabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20959v1
- Date: Fri, 31 May 2024 16:00:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 13:48:55.087650
- Title: Navigating Tabular Data Synthesis Research: Understanding User Needs and Tool Capabilities
- Title（参考訳）: 語彙データ合成研究のナビゲート:ユーザニーズとツール機能を理解する
- Authors: Maria F. Davila R., Sven Groen, Fabian Panse, Wolfram Wingerath,
- Abstract要約: タブラルデータ合成(TDS)における技術の現状について調査する。
機能要件と非機能要件のセットを定義することにより,ユーザのニーズを検討する。
我々はユーザがアプリケーションに適したTDSツールを見つけるのを助けるための意思決定ガイドを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2535250082638645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In an era of rapidly advancing data-driven applications, there is a growing demand for data in both research and practice. Synthetic data have emerged as an alternative when no real data is available (e.g., due to privacy regulations). Synthesizing tabular data presents unique and complex challenges, especially handling (i) missing values, (ii) dataset imbalance, (iii) diverse column types, and (iv) complex data distributions, as well as preserving (i) column correlations, (ii) temporal dependencies, and (iii) integrity constraints (e.g., functional dependencies) present in the original dataset. While substantial progress has been made recently in the context of generational models, there is no one-size-fits-all solution for tabular data today, and choosing the right tool for a given task is therefore no trivial task. In this paper, we survey the state of the art in Tabular Data Synthesis (TDS), examine the needs of users by defining a set of functional and non-functional requirements, and compile the challenges associated with meeting those needs. In addition, we evaluate the reported performance of 36 popular research TDS tools about these requirements and develop a decision guide to help users find suitable TDS tools for their applications. The resulting decision guide also identifies significant research gaps.
- Abstract（参考訳）: 急速に進歩するデータ駆動アプリケーションの時代には、研究と実践の両方において、データに対する需要が高まっています。
実際のデータが利用できない場合(例えばプライバシー規制のため)、合成データが代替手段として登場した。
表データの合成は、特に処理において、ユニークで複雑な課題を提示する
(i)値の欠落。
(ii)データセットの不均衡
(三)多彩な柱型、及び
(四)複雑なデータ分布及び保存
(i)カラム相関
(二)時間的依存関係、及び
(iii)元のデータセットに存在する整合性制約(例えば、関数的依存関係)。
最近、世代モデルの文脈でかなりの進歩があったが、現在、表データに対して一大のソリューションはなく、与えられたタスクに対して適切なツールを選択することは簡単な作業ではない。
本稿では,タブラルデータ合成(TDS)の現状を調査し,機能要件と非機能要件のセットを定義してユーザのニーズを調査し,それらのニーズを満たすための課題をコンパイルする。
さらに,これらの要件について36種類のTDSツールの報告された性能を評価し,ユーザがアプリケーションに適したTDSツールを見つけるための意思決定ガイドを開発した。
結果として得られる決定ガイドは、重要な研究ギャップも識別する。
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