論文の概要: Advancing Retail Data Science: Comprehensive Evaluation of Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13130v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 00:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 23:48:36.320265
- Title: Advancing Retail Data Science: Comprehensive Evaluation of Synthetic Data
- Title（参考訳）: 小売データ科学の進歩:合成データの総合的評価
- Authors: Yu Xia, Chi-Hua Wang, Joshua Mabry, Guang Cheng,
- Abstract要約: 本稿では, 総合的な小売データ評価フレームワークを導入し, 忠実度, 実用性, プライバシに着目した。
提案手法は連続データ属性と離散データ属性を区別し,正確な評価基準を提供する。
以上の結果から,このフレームワークが総合小売データに対して信頼性およびスケーラブルな評価を提供することが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.139215811928931
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The evaluation of synthetic data generation is crucial, especially in the retail sector where data accuracy is paramount. This paper introduces a comprehensive framework for assessing synthetic retail data, focusing on fidelity, utility, and privacy. Our approach differentiates between continuous and discrete data attributes, providing precise evaluation criteria. Fidelity is measured through stability and generalizability. Stability ensures synthetic data accurately replicates known data distributions, while generalizability confirms its robustness in novel scenarios. Utility is demonstrated through the synthetic data's effectiveness in critical retail tasks such as demand forecasting and dynamic pricing, proving its value in predictive analytics and strategic planning. Privacy is safeguarded using Differential Privacy, ensuring synthetic data maintains a perfect balance between resembling training and holdout datasets without compromising security. Our findings validate that this framework provides reliable and scalable evaluation for synthetic retail data. It ensures high fidelity, utility, and privacy, making it an essential tool for advancing retail data science. This framework meets the evolving needs of the retail industry with precision and confidence, paving the way for future advancements in synthetic data methodologies.
- Abstract（参考訳）: 特にデータ精度が最重要である小売分野では,合成データ生成の評価が重要である。
本稿では, 総合的な小売データ評価フレームワークを導入し, 忠実度, 実用性, プライバシに着目した。
提案手法は連続データ属性と離散データ属性を区別し,正確な評価基準を提供する。
忠実度は安定性と一般化性によって測定される。
安定性は、合成データが既知のデータの分布を正確に再現することを保証する。
実用性は、需要予測や動的価格設定といった重要な小売業務における合成データの有効性、予測分析や戦略的計画における価値の証明を通じて示される。
プライバシは差分プライバシを使用して保護されており、セキュリティを損なうことなく、トレーニングとホールトアウトデータセットとの完全なバランスを維持することができる。
以上の結果から,このフレームワークが総合小売データに対して信頼性およびスケーラブルな評価を提供することが明らかとなった。
高い忠実性、ユーティリティ、プライバシを確保し、小売データサイエンスを前進させる上で不可欠なツールである。
この枠組みは、小売業界の進化するニーズを精度と信頼性で満たし、合成データ方法論の将来的な進歩の道を開く。
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