前几章介绍了评估合成数据的多种方法，包括统计保真度检查、机器学习 (machine learning)实用性评估、隐私风险评估以及模型特有衡量。本章将处理如何把这些单独的评估整合为全面且可操作的评估报告这一实际任务。

你将学习如何根据具体环境、数据特征和预期用途，系统性地选择最相关的指标。我们将审视构建自动化评估流程的技术，以简化评估过程。此外，本章涵盖了有效的数据可视化实践，用于清晰传达评估结果，以及解读总体结果以支持决策的方法。我们还将讨论对多个合成数据集进行相互基准测试的策略，并以一个关于使用常用评估库生成结构化报告片段的实际练习作结。