数据脱敏

Python 集合的脱敏规则挺细的，从算法逻辑到实际应用，尤其是结合电力数据场景，讲得还蛮接地气。用大数据做数据脱敏，其实不光是隐私问题，更关系到数据能不能用得起来。文里案例不少，像电力用户行为啥的，配合文章里的几种算法，你能马上理解怎么搞。嗯，配套资源也丰富，延伸阅读里还能看到一些架构和算法解析，值得一看。

组织机构应制定完备的数据脱敏规范和流程，并对可能接触到脱敏数据的相关方进行推广培训。定期评估和维护数据脱敏规程，确保执行的规范性和有效性。在制定规程时，需明确指定敏感数据管理部门，以及建立分类分级制度、脱敏工作流程和工具运维管理制度，定期评审和修订流程。建立敏感数据分类制度时，应区分个人隐私数据和业务运营数据，定义不同安全级别并实施相应的安全管控措施。运维管理制度中应包括数据脱敏工具的系统安全检测。建立后需对相关方开展规范化培训，确保敏感数据使用的安全合规。制定完备的使用审批流程，推动数据脱敏工作流程自动化，提升工作效率。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。

从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。