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title: 使用案例
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在開發隱私保護資料合成流程時，您可能會遇到一些特殊需求。以下場景將幫助您處理這些情況。每個主題都提供了完整的範例，您可以透過 Colab 連結直接執行與測試。

## **資料理解**

### **資料洞察：[資料描述](./data-description)**

  - 在合成之前了解您的資料
  - 從不同的顆粒度分析資料特性
  - 包含全域、欄位與配對統計

## **資料合成**

- 若合成結果不理想，您可以：
  - 嘗試替換不同的合成演算法
  - 調整模型參數（如果有）
  - 進行更精細的資料前處理

### **資料品質提升：[資料前處理](./data-preprocessing)**

  - 系統性處理資料中的各種品質問題
  - 提供遺失值、編碼、極端值等多種處理方法
  - 包含均勻編碼、標準化與離散化等技術

### **合成方法選擇：[比較合成演算法](./comparing-synthesizers)**

  - 比較不同合成演算法的效果
  - 在同一個實驗中使用多種演算法
  - 包含 Gaussian Copula、CTGAN 與 TVAE

### **客製化合成：[自定義合成](./custom-synthesis)**

  - 建立自己的合成方法
  - 整合進 PETsARD 的合成流程

### **資料合理性：[資料約束](./data-constraining)**

  - 確保合成資料符合實際業務規則
  - 提供欄位值、欄位組合與空值的約束方法
  - 包含數值範圍限制、類別對應關係與空值處理策略

## **資料評測**

### **機器學習導向資料效用評測：[機器學習效用](./ml-utility)**

  - 評估合成資料在分類、迴歸及聚類任務中的實用性
  - 預設採用雙源控制組評測法以提供公平客觀比較
  - 支援多種實驗設計以滿足不同場景需求

### **客製化評估：[自定義評測](./custom-evaluation)**

  - 建立自己的評測方法
  - 實作不同顆粒度的評估
  - 整合進 PETsARD 的評測流程

## **流程提升**

### **實驗流程驗證：[基準資料集](./benchmark-datasets)**

  - 使用基準資料集測試您的合成流程
  - 確認合成參數設定的合理性
  - 提供可靠的參考標準

### **效能分析：[計時](./timing)**

  - 監控管線中每個模組的執行時間
  - 識別工作流程中的效能瓶頸
  - 比較不同配置下的執行時間
  - 產生時間報告進行效能分析