Зразки мікроданих для публічного використання часто піддаються ризику повторної ідентифікації, особливо для даних на рівні компаній, де важко забезпечити анонімність. Ця стаття описує модель машинного навчання для створення синтетичних мікроданих для публічного використання на основі бізнес-опитувань, що зберігає статистичні властивості, забезпечуючи конфіденційність та зменшуючи ризики повторної ідентифікації.