case02（匿名加工情報）: 加工後テーブル定義（③ 結果・付録）

加工プロセス

1. 全体概要
2. データ概要理解
3. データ詳細理解
4. 加工設計
5. 加工仕様
6. 実装
7. 結果確認

全7ステップの本編ではなく、③ 結果の付録です。匿名加工した「後」のスキーマ（図表2-5 に相当）と、加工前後の対応をまとめます（結果とチェックは 7. 結果確認）。3テーブルは仮IDで連結します。

customers_anon（加工後・顧客属性）

No.	項目	データ型	形式・値域	キー	値の例
1	仮ID	文字列	A + 6桁	PK	A000001
2	年代	文字列	{20歳未満,20代,…,70歳以上}		40代
3	性別	文字列	{男性, 女性}		女性
4	市区郡	文字列	都道府県+市区郡		東京都世田谷区

purchases_anon（加工後・購買履歴）

No.	項目	データ型	形式・値域	キー	値の例
1	仮ID	文字列	A + 6桁	FK	A000001
2	利用日時	日時	分単位（秒なし）		2026-03-17 19:30
3	店舗名	文字列	店舗名		PPCマート大田店
4	商品カテゴリ	文字列	9カテゴリ		鮮魚
5	数量	整数	1〜5（上限で丸め）		3
6	金額区分	文字列	5区分		1,000〜1,999

加工前後の対応

加工前	加工後	処理	根拠
会員ID	仮ID	置換（対応表は残さない）	規則で必須
氏名・電話番号	―	削除	規則で必須
生年月日	年代（7区分）	一般化	自主的／必須
性別	性別	加工なし	―
住所	市区郡	一般化	自主的
利用日時	利用日時（分）	一般化	自主的
店舗名	店舗名	加工なし	―
店舗ID・取引ID・担当者ID・商品ID・明細ID	―	削除	自主的
商品名	商品カテゴリ	一般化	規則で必須
数量	数量（上限丸め）	丸め	規則で必須
金額	金額区分	丸め	規則で必須

スキーマ変化の要点

• 顧客属性は「仮ID・年代・性別・市区郡」の4項目に縮約。直接識別子・本人到達性・連結符号（元会員ID）は消える。
• 購買履歴は仮IDで個人（を特定せずに）束ねられ、「属性 × 購買傾向」の分析に必要な粒度（分単位・カテゴリ・金額区分）を保持。
• 特異な記述（超高齢・限定品・大量・超高額）は年代帯・カテゴリ・上限丸め・金額区分に吸収され、単独で浮かない。

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