大数据分析是推动现代企业组织业务发展的核心工具，然而，企业在使用相关的用户数据时，也需要严格保护用户的隐私安全。而在保护数据隐私的各类方法中，数据匿名化是一种非常有效的数据保护措施。
数据匿名化的方法
从数据匿名化的定义来看，该技术旨在将敏感的用户隐私信息转换成无法与特定人员关联的匿名化数据，是一种去除或哈希化与个体相关联的各种数据点的过程。这个过程使组织能够存储和交换用户数据，同时不会暴露数据与特定个人的任何联系。即使恶意分子设法获得了这些匿名化数据，也难以识别该数据属于谁，因此有助于防止身份盗窃、金融欺诈、跟踪及骚扰、歧视以及其他侵犯隐私的行为，这正是数据匿名化的目的。
数据匿名化可以通过多种方式来执行，下面收集了目前最常见的数据匿名化方法：
数据屏蔽
数据屏蔽是指创建数据的一个虚假但结构相似的版本，主要通过变换字符、替换单词或字符或加密内容来改变数据。例如，字母“R”可以通过替换屏蔽变成“L”，或者信用卡号可以被屏蔽为“**** **** **** **** 1126”。
数据合成
数据合成是在保留原始数据统计属性的同时，基于真实数据生成人工数据集。该方法支持全面地测试、分析和数据共享，而不影响PII的可用性。
数据泛化
数据泛化是指在保留数据准确性的同时删除某些标识符，从而降低敏感信息的可识别性。这就像一个显微镜，隐藏了更精细的细节，但仍保持了用于分析的高准确性。
数据交换
数据交换是一种非常简单的匿名化方法，主要将数据中的某些属性与其他属性进行交换。这意味着在此过程结束时将得到一个混洗的数据库，避免泄露任何自然人的真实信息。
数据干扰
数据干扰指为数据引入随机的或不相关的信息。以数据泄露为例，这种方法能够使恶意分子难以区分真实数据和随机添加的数据。
假名化
假名化是从数据集中删除某类标识符并替换为假名称的过程。这种匿名化技术的主要目标是确保特定数据难以与可识别的个人匹配。假名化数据的简单方法是用假名(伪名)替换个人的姓名。例如，当用户在注册时提交姓名“Jane”，则后台数据库可以简单地将其记录为“Person 2647”。
数据匿名化的挑战
数据匿名化可以帮助企业安全地使用个人隐私信息，然而，实施有效的匿名化工作并不容易。无论组织选择以上哪种方式对数据进行匿名化处理，都可能会面临以下的应用挑战：
1、难以兼顾隐私性和可用性
兼顾数据匿名化和数据实用性至关重要，但又困难重重。一方面，匿名化技术对于保护客户、员工及其他用户的隐私至关重要，因此在理论上，如果从数据中完全清除PII的匿名化技术和工具对于确保数据隐私安全将大有裨益;另一方面，企业需要将收集到的数据用于研究、分析和决策，而完全匿名化的数据可能会大幅降低其使用的价值。
对于企业而言，是要实现和保持最大程度的隐私保护，同时保持足够的数据准确性。实现这个目标需要持续评估和优化数据匿名化过程。
2、数据连接关系被破坏
在数据匿名化的过程中，会减少数据的细化程度和准确性，因此在很多情况下，会破坏了单点数据之间的连接关系。而这些数据连接关系对于开展人工智能或数据科学研究至关重要，一旦破坏了数据间的连接关系，匿名化数据在可获得的效用方面将受到很大限制。
3、逆向破解
数据匿名化就可以无后顾之忧了吗?实际上，匿名化数据始终存在去匿名化风险。在匿名化技术与时俱进的时候，对匿名化数据的逆向破解技术也在不断发展，匿名化处理后的数据如果没有得到妥善的保管和使用，就有可能被第三方获取并使用技术进行破解。
恶意分子利用大量攻击来重新识别目标，甚至直接使用匿名化数据。比如说，如果他们设法访问了包含财务信息的匿名化数据集，可以将其与其他数据集结合起来，并最终执行重识别。为了加强对数据隐私的保护，企业应该考虑将匿名化技术与其他数据安全方法结合应用。
4、数据安全合规要求
不同的数据保护要求决定了企业应该如何收集、存储和处理个人信息。在很多法规中，明确提出了要求使用匿名化技术，比如欧盟《通用数据保护条例》、美国《个人信息保护和电子文档法》以及我国的《个人信息保护法》等。尽管从法律意义上，可以将匿名化后的个人信息不再视为隐私信息，而当作一般数据来处理。但是一些法规同样要求，如果这些匿名化数据可被重新识别，那么数据安全保护的要求就依然适用。这意味着企业需要像对待个人隐私数据一样对待匿名化数据，并对其进行适当保护。
数据匿名化的最佳实践
为了帮助企业保护个人信息，同时将个人信息数据的分析价值最大化，以下列举了数据匿名化技术应用的一些最佳实践：
1、进行数据发现和分类
识别数据集中的个人身份信息(PII)是进行数据匿名化的前提。数据发现和分类是帮助企业完成这项任务的重要实践。数据发现用于识别企业存储的所有数据、数据类型以及数据资产之间的关系，简化数据管理。数据分类根据数据属性和特征对数据进行分类和标记，使企业能够为不同类别的数据实施量身定制的安全措施。通过采用这两种实践，企业可以准确识别需要匿名化的敏感数据，并确保其得到保护。此外，企业可以考虑使用适合具体数据情况的匿名化技术，以满足其需求。
2、确定数据用例的优先级
为了保护个人隐私数据，企业需要明确了解内部人员如何使用数据。识别所有数据用例并确定优先级顺序可以提高数据匿名化工作的效率。与企业内的数据消费者联系，了解他们使用数据的方式和目的，可以揭示最常见的数据用例及其对企业的重要性。然后，根据这些用例对数据隐私和业务价值的风险程度确定其优先级。一旦确定了数据用例的优先级，企业将更容易决定首先匿名化哪些敏感信息。这样，企业可以优化匿名化所需的资源和工作量。
3、充分了解相关的法律要求
确保个人敏感信息的安全是匿名化的终极目标，但企业必须遵守数据保护要求，分析适用于企业的法律、标准和法规是确保合规的第一步。以下是分析适用地法律要求的几个步骤：
4、尽量减少数据收集
大量数据收集可能无益甚至有害。收集过多的数据会导致资源浪费，因为企业可能无法使用所有收集到的数据，并需要投入资源来存储和保护这些未使用的数据资产。简化数据匿名化过程并降低数据安全风险的方法之一是尽量减少数据收集。因此，企业应仅收集分析所必需的数据，并避免收集可能永远不会使用的数据。
5、评估优化匿名化技术
如尽管许多平台提供内置的数据匿名化功能，但企业仍需要评估这些功能是否足够适用于适当的个人数据匿名化、防止重识别，并符合数据保护要求。为此，企业应考虑分析当前技术架构的匿名化功能，以检查其是否符合所需的匿名化水平。此外，还需要审查这些功能是否能够满足组织适用的数据保护要求。通过这个过程，企业可以确定当前架构是否足以满足其匿名化需求，并确定是否需要部署其他数据匿名化工具来填补任何缺漏。
6、事先为重识别做好规划
为了合规需要，企业可能需要对以前进行匿名化的数据进行重识别。通过事先计划数据重识别，企业可以降低违反数据隐私的风险，并确保在需要时能够访问数据。为此，可以考虑以下措施：
参考链接：
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男性消费者进行网购时的行为特点有哪些？
就像Johnny Depp曾经说过的，我喜欢研究人们的行为特征，表象下隐藏的真相以及人们内心的声音都让我兴奋。
如果男性是你的目标客户，这个列表中有哪一项是你为了赢得客户而正在使用或者避免的吗?
1.男性的耐心更低
一项最基本的行为特点就是和女性相比，男性消费者的耐心及宽容度都要低很多。当基础性功能成为使用的屏障时，男性消费者的耐心将会受到极大考验，这其中包括：
·被强迫在结账前进行注册;
·被过多的询问个人信息，超出他们觉得需要的范畴;
·购物网站上出现错误或者技术问题;
·不能够快速有效的找到相关联的产品;
快速提示：
·根据以下方法进行测试，如用户测试，进行屏幕实时录像，和客服进行沟通或者提供在线调查工具，找到试探消费者耐心下限的功能性障碍以及转化率杀手的所在地;
·一旦转化率杀手被定位，对这些地方进行调整、更正，尽量覆盖到所有定位点，尤其是处于消费者进行消费体验前期阶段的各定位点，这样可以让消费者更顺畅的进行体验以形成体验上的惯性而不是烦躁。
2.页面频繁跳转不适用在男性消费者身上
和女性相比，男性消费者表现出对购物网站网页进行频繁跳转的厌烦。 不管这些跳转是搜索系统为了寻找相关产品进行展示的工作需要，或者是在进行结账流程中的流程环节，男性消费者想要的是简单的流程，就像他们在一些其他网站上体验过的一样。
我们经常看到男性消费者从被消费的冲动、积极状态快速转变为疑惑、烦躁，尤其是在一些关键环节上，比如结账。
快速提示
·如果男性在你目标客户中占比例相当大，那么不要把你的网站做得和你的竞争对手差异性太大以显示你的与众不同。 ASOS以及John Lewis两家购物网站给我们提供了例子及灵感，好的实现方法才能驱动用户在线消费在热情;
·对于在结账阶段和整个购物流程中向用户索取的信息要格外留心，这些内容应该和其他购物网站尽量保持相一致以满足用户的心理预期。
3.缺乏透明化陈述对于男性(包括女性)消费者是个严重问题
为了打造一个让用户有信心和惯性的消费体系，购物网站最应注意的主要要素之一就是提供一个透明化的购物体验，这一原则同时适用于男性和女性。
需要提供透明化内容的地点快速提示：
·在下单页面上提供支持的支付方式列表;
·在产品页面、下单页面以及支付页面上提供清晰的退货条款，在支付按钮附近给出提示也是个不错的选择;
·订单的总价应该在下单页面清晰的列出。
4.男性对邮寄费用及退货条款关心度偏低
虽然给出简明的寄送及退货信息对于消费者很重要，但是相对于女性，男性对寄送费用普遍在意程度不高。 但是在另外一篇文章《2012说服用户购买产品的九项技术》中，免费寄送占据了一席位置，不论是实物订单还是虚拟订单，免费邮寄条款对于推动成交都是适用的。 而区别在于，如果对于快递或者次日送达服务进行收费，男性消费者很可能忽略掉这些信息而且取消订单的可能性较小，除非次日到达的邮递费用超过了订单价格的20%。
快速提示：
·为了让消费者有更好的体验，遵循第三条的建议，为消费者提供透明化、详细的邮寄及退货条款;
·如果你的主要客户为男性，基于男性对邮费不敏感这一特点，可以尝试对快递、次日到达、指定日到达服务费用进行提价。
5.更喜欢使用过滤方式使搜索范围缩小以查找特定类产品
对于拥有较大规模数据库的商家，尤其是当你具备多余10种物品类型时，为用户提供智能的搜索过滤工具对用户来说是一个非常重要的导航工具。 我们对比男性和女性在浏览大量产品列表时的行为，男性本能的会使用过滤机制对产品列表进行处理，使选择面根据自己的需求而变窄。
女性则通常会花更长时间上下翻动页面以寻找对各种产品的感觉，她们几乎都会选择查看所有商品。
需要提供过滤导航的快速提示：
·使用基于搜索的分析、使用情况数据以及用户搜索调查等手段来判断什么样的过滤系统最适合你的目标用户;
·使用相同的数据来分析、测试不同过滤系统的排序方式;
·主动呈现最重要、被使用最多的过滤系统，同时，可选的附加选项可以自动隐藏，直到用户主动选择去使用它们;
·显示每次过滤后的商品数量，使用户有一个初步预期;
·允许用户通过多选的方式来定制过滤系统，比如可以选择产品的颜色、风格、尺寸等;
·提供一个价格区间的分选项，同时如果用户有偏好的话，提供手动输入的方式来实现过滤;
·如果系统有评分及评论机制，在页面中提供一种基于用户反馈的过滤方式;
·如果没种过滤方式中有超过5到10种的选项，比如有12种颜色，使用一个滚动窗口来提供选择，不要占用太多页面资源;
·对于时尚网站来说，尤其是提供多家品牌的网站，允许用户在商品选择页面中屏蔽掉自己不喜欢的品牌，比如让用户选择品牌名称的开头字母。
6. 如果价格及产品描述符合他们的预期，他们下单速度会更快
作为男性的一个显著特点，他们下单速度普遍较女性快速。
快速提示：
·对于无法简单描述或者无法准确描述的商品，对于你给出的产品细节及描述要格外谨慎;
·尝试在产品描述中加入品牌个性化的内容，消费者会去读这些描述的，这条同时适用于女性;
·如果你使用了评分、评价体系，确保某商品获得的评价等级直接显示在产品名称的下方或后方，确保评分系统真正能为促进访客购买起到作用。
7.当被问到非必须的个人信息时，男性反应更敏感
线上销售商实践中得到的一个重点技巧，在用户注册或结账过程中，不要询问非必要的个人信息。
在下面这个例子中，ASOS网站向用户索取生日信息而没有解释原因，而且这是个强制行为。
男性在这种情况下会出现焦虑，而根据第一条原则，男性的耐心非常差，商家要注意这种时候是不是在挑战用户的容忍底线。
快速提示：
·在结账环节需要输入某些信息时提供正当的理由;
·查看录入信息环节，问下自己，拿到这些信息究竟如何使用呢?
·问自己，为了让顾客买单，我们需要这些信息吗?
·如果你在不同渠道进行销售，问下自己，我们在实体店销售时会向消费者索要这些信息吗?
·重新考虑自己的营销策略，新用户在注册时尽可能少的提供信息，而同时，结账结束时鼓励他们建立一个账户，而之后通过账户信息的管理可以对营销手段进行更多的选择。
8.他们更喜欢拿起电话和客服人员交流
最后一点是前面几个特点的综合体，我们来回顾一下这些特点：
·他们耐心程度低
·他们基本的需求是快速找到想要的东西
·他们对额外的花销不太敏感
·他们对提供非必要信息感到焦虑
·他们方案如果现实不符合预期的情况
我们发现这些当不合心意的情况发生时男性更需要找人说话交流。
快速提示：
·遵循前面几点描述，来满足男性的特征需求;
·在结账环节提供清晰的客服联系方式;
·在网页上提供简单明了的联系方式;
·如果提供了电话号码，提供客服电话的收费办法以及客服在岗时间;
·考虑提供在线的实时交流办法，尤其是你的产品或购物环节比较复杂的情况下。
人工智能好学吗？哪一个培训班专业？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 [1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
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