② 実装（Google Colaboratory） — 6/7

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

加工設計（① 検討）にもとづく 匿名加工処理の実行 は、Google Colaboratory 上の Notebook で行います。ブラウザだけで上から順に実行できます。

Notebook で行うこと

• GitHub 上の生成済みデータ（顧客属性・取引情報・購買履歴）の取得
• 匿名加工の段階実行（仮IDへ置換 → 直接識別子の削除 → 生年月日・住所・利用日時の丸め → 商品名のカテゴリ化 → 数量・金額の特異値処理 → 不要IDの削除）
• 各ステップで「何を・なぜ加工するか」「Python コード」「加工結果」を確認
• 匿名性の確認（元IDに戻せない／特異な個人が浮かない＝準識別子の組合せの群の大きさ）と、属性 × 購買傾向の分析が加工後も成立することを確認

コードは、読めば何をしているか分かる粒度で書いています。実行結果は ③ 結果 にまとめています。