Anonimizando dados contínuos

Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Rebeca Gonzalez

Instructor

Variáveis contínuas

  • idade
  • altura
  • peso
  • temperatura
  • data e hora
Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Variáveis contínuas

# See the dataset
hr.head()
    Age    BusinessTravel        Department                EducationField    EmployeeNumber
0    41    Travel_Rarely         Sales                     Life Sciences     1
1    49    Travel_Frequently     Research & Development    Life Sciences     2
2    37    Travel_Rarely         Research & Development    Other             4
3    33    Travel_Frequently     Research & Development    Life Sciences     5
4    27    Travel_Rarely         Research & Development    Medical           7
Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Distribuições contínuas

Use a melhor distribuição contínua para os dados.

  • Crie um histograma
  • Teste funções contínuas, ajustando-as ao histograma.
  • Fique com a função com menor erro em relação ao histograma.
Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Distribuição contínua

Gráfico da distribuição na variável Age

Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Aplicando uma distribuição

import scipy.stats


# Fit the genlogistic distribution to the continuous variable Age params = scipy.stats.genlogistic.fit(hr['Age'])
# See the parameters of the continuous functions print(params)
(4.9899067653418285, 22.32808853181744, 7.046590524738551)
Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Amostrando da distribuição contínua

# Sample from the genlogistic distribution
df['Age'] = scipy.stats.genlogistic.rvs(size=len(df.index), *params)


# See the resulting dataset df['Age'].head()
     Age          BusinessTravel     Department                EducationField    EmployeeNumber
0    40.767259    Travel_Rarely      Sales                     Life Sciences     1
1    45.730504    Travel_Frequently  Research & Development    Life Sciences     2
2    41.910050    Travel_Rarely      Research & Development    Other             4
3    35.275320    Travel_Frequently  Research & Development    Life Sciences     5
4    40.198134    Travel_Rarely      Research & Development    Medical           7
Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Amostrando da distribuição contínua

# Round the values to obtain discrete values
df['Age'] = df['Age'].round()
     Age   BusinessTravel     Department                EducationField    EmployeeNumber
0    41    Travel_Rarely      Sales                     Life Sciences     1
1    46    Travel_Frequently  Research & Development    Life Sciences     2
2    42    Travel_Rarely      Research & Development    Other             4
3    35    Travel_Frequently  Research & Development    Life Sciences     5
4    40    Travel_Rarely      Research & Development    Medical           7
Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Vamos praticar!

Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Preparing Video For Download...