在评估和衡量数据去匿名化的效果和成果时，可以采取以下几个步骤：
确定去匿名化的目标：首先要明确去匿名化的目标和意义，是为了保护个人隐私还是为了更好地利用数据进行分析和挖掘。不同的目标会对评估指标和方法产生影响。
选择评估指标：评估指标可以包括匿名化程度、数据质量、数据效用等。匿名化程度可以通过信息熵、互信息等指标来衡量；数据质量可以通过数据完整性、一致性等指标来评估；数据效用可以通过数据分析和挖掘的结果来评估。
采取评估方法：根据选择的评估指标，可以采取不同的评估方法。例如，可以通过实验比较匿名化前后数据的信息熵来评估匿名化程度；可以通过数据质量检查来评估数据质量；可以通过数据分析和挖掘的结果来评估数据效用。
进行评估和衡量：根据选择的评估方法，对去匿名化后的数据进行评估和衡量。可以使用数据样本进行评估，也可以对整个数据集进行评估。
调整和改进：根据评估结果，及时调整和改进去匿名化的方法和策略。如果评估结果不理想，可以尝试采取其他去匿名化方法，或者调整匿名化参数，以达到更好的效果。
在实际操作中，可以结合具体的案例来进行评估和衡量。例如，可以选择一个包含个人隐私信息的数据集，对其进行去匿名化，并根据评估指标和方法对去匿名化效果进行评估和衡量，从而得出结论并提出改进建议。