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分组化（Clustering / Binning）
原理：将多个数据合并为一个群组，只对群体数据进行分析。

示例：

用户画像分析时，不看“个人路径”，而是看“居住在上海、年龄30-35的用户的平均轨迹”

将访问路径合并为热门模式，如“早高峰地铁通勤组”、“深夜外卖用户组”

5. 随机化（Randomization）
原理：以一定概率扰乱数据本身，如随机删除部分数据或打乱顺序。

应用：

用户行为轨迹打乱

用户ID和行为时间不再一一对应

缺点：会降低数据的可分析性，需平衡“隐私”和“可用性”

匿名化不是一项万能的隐私保护解决方案，但在当前数据 線上商店 驱动的商业环境中，它是企业合规使用数据、维护用户信任的关键工具。从最基础的去标识化到复杂的差分隐私，不同方法适用于不同场景、不同风险等级。

对于一般企业而言，结合多种匿名化技术（如哈希+泛化+分组化），在数据采集、存储、分析、共享的各个环节实施隐私保护，已成为不可或缺的“数字伦理实践”。而随着技术进步与法规升级，差分隐私等高强度方法也正在从科技巨头扩展到更广泛的应用场景，成为未来数据治理的基础设施。