# Processor Module Functional Design

## 🎯 模組職責

Processor 模組負責資料預處理和後處理，包含資料清理、轉換、格式化等功能，為合成和評估階段準備適當的資料格式。

## 📁 模組結構

```
petsard/processor/
├── __init__.py           # 模組匯出介面
├── processor.py         # 主要處理器類別
└── utils.py             # 處理工具函數
```

## 🔧 核心設計原則

1. **資料管道**: 提供可組合的資料處理管道
2. **型別安全**: 確保資料型別的一致性和正確性
3. **可逆處理**: 支援處理步驟的逆向操作
4. **記憶體效率**: 優化大型資料集的處理效能

## 📋 公開 API

### Processor 類別
```python
class Processor:
    def __init__(self, config: dict)
    def process(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame
    def reverse_process(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame
    def get_metadata(self) -> dict
```

### 處理步驟類別
```python
class ProcessingStep:
    def apply(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame
    def reverse(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame
    def get_params(self) -> dict
```

### 工具函數
```python
def validate_data_types(data: pd.DataFrame, schema: dict) -> bool
def normalize_column_names(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame
def handle_missing_values(data: pd.DataFrame, strategy: str) -> pd.DataFrame
def detect_data_anomalies(data: pd.DataFrame) -> dict
```

## 🔄 與其他模組的互動

### 輸入依賴
- **Loader**: 接收載入的原始資料
- **使用者配置**: 處理參數和策略設定

### 輸出介面
- **Synthesizer**: 提供預處理後的訓練資料
- **Evaluator**: 提供處理後的評估資料
- **Reporter**: 提供處理統計和元資料

### 內部依賴
- **Metadater**: 使用公開介面進行元資料管理
  - 資料型別推斷
  - 統計資訊計算
  - 結構描述生成

## 🎯 設計模式

### 1. Pipeline Pattern
- **用途**: 組合多個處理步驟
- **實現**: ProcessingPipeline 類別管理步驟序列

### 2. Strategy Pattern
- **用途**: 支援不同的處理策略
- **實現**: 可插拔的處理步驟實現

### 3. Command Pattern
- **用途**: 支援處理步驟的撤銷和重做
- **實現**: 每個處理步驟都可逆向執行

### 4. Observer Pattern
- **用途**: 監控處理進度和狀態
- **實現**: 處理事件通知機制

## 📊 功能特性

### 1. 資料清理
- **缺失值處理**: 多種填補策略
- **異常值檢測**: 統計和規則基礎的異常識別
- **重複資料移除**: 智慧型重複記錄檢測
- **資料驗證**: 型別和範圍驗證

### 2. 資料轉換
- **型別轉換**: 自動和手動型別轉換
- **編碼轉換**: 類別變數編碼
- **正規化**: 數值資料標準化和正規化
- **特徵工程**: 基礎特徵生成和轉換

### 3. 格式化
- **欄位命名**: 標準化欄位名稱
- **資料結構**: DataFrame 結構最佳化
- **索引管理**: 索引重設和管理
- **記憶體最佳化**: 資料型別最佳化

### 4. 元資料管理
- **結構描述**: 自動生成資料結構描述
- **統計摘要**: 計算描述性統計
- **處理歷程**: 記錄處理步驟和參數
- **品質指標**: 資料品質評估指標

## 🔒 封裝原則

### 對外介面
- 簡潔的 Processor 類別介面
- 標準化的配置格式
- 一致的錯誤處理

### 內部實現
- 隱藏複雜的處理邏輯
- 封裝資料驗證規則
- 統一的記憶體管理

## 🚀 使用範例

```python
# 基本資料處理
processor = Processor({
    'missing_strategy': 'mean',
    'normalize': True,
    'remove_duplicates': True
})
processed_data = processor.process(raw_data)

# 管道式處理
pipeline = ProcessingPipeline([
    MissingValueHandler('median'),
    OutlierDetector('iqr'),
    DataNormalizer('minmax'),
    TypeConverter({'age': 'int', 'income': 'float'})
])
result = pipeline.apply(data)

# 可逆處理
original_data = processor.reverse_process(processed_data)

# 元資料提取
metadata = processor.get_metadata()
print(f"處理步驟: {metadata['steps']}")
print(f"資料品質: {metadata['quality_score']}")
```

## 📈 處理策略

### 1. 缺失值處理
- **數值型**: 平均值、中位數、眾數填補
- **類別型**: 眾數、新類別填補
- **時間序列**: 前向填補、插值
- **智慧填補**: 基於相關性的填補

### 2. 異常值處理
- **統計方法**: Z-score、IQR 方法
- **機器學習**: Isolation Forest、One-Class SVM
- **領域知識**: 業務規則驗證
- **處理策略**: 移除、替換、標記

### 3. 資料轉換
- **數值轉換**: 對數、平方根、Box-Cox
- **類別編碼**: One-hot、Label、Target 編碼
- **時間處理**: 時間戳解析、週期特徵
- **文字處理**: 基礎文字清理和標準化

## 🔍 品質保證

### 1. 資料驗證
- **型別檢查**: 確保資料型別正確性
- **範圍驗證**: 檢查數值範圍合理性
- **格式驗證**: 驗證特殊格式（如日期、電子郵件）
- **一致性檢查**: 跨欄位邏輯一致性

### 2. 處理監控
- **進度追蹤**: 處理步驟進度監控
- **效能監控**: 記憶體和時間使用監控
- **錯誤處理**: 詳細的錯誤記錄和恢復
- **品質評估**: 處理前後品質比較

## 📈 效益

1. **資料品質**: 提升資料品質和一致性
2. **處理效率**: 自動化資料預處理流程
3. **可重現性**: 記錄處理步驟確保可重現
4. **可擴展性**: 易於添加新的處理策略
5. **記憶體效率**: 最佳化大型資料集處理

這個設計確保 Processor 模組提供強大而靈活的資料處理能力，透過清晰的公開介面與其他模組協作，為 PETsARD 系統提供高品質的資料預處理服務。