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有时时序数据是高度敏感的信息。您可能会认为您的数据太过敏感,因而不放心托付给 Lokad 这样的在线第三方机构。我们认同数据敏感性是一个问题,但我们认为这并非不能克服的问题。
通过
模糊处理可以保护您最敏感的时序数据。直观地看,模糊处理十分简单:
没有适当的上下文信息,原始时序数据就完全不具备可读性。如果没有时序描述(时序测量的对象)和时序单位(时序测量的定义方式),时序就只不过是无任何意义的数字列表而已。通过模糊处理您的数据,可以确保您的 Lokad 账户中存储的时序数据的描述或单位不会被猜出来。
模糊处理时序数据很简单:选择任意时序名称,例如
T1
、
T2
、
T3
...
此外,除原始时序数据外,Lokad 还支持
标签和
事件。这些元数据可以根据完全相同的原理很容易地模糊处理。人类可读的标签将用标识符来替代。由于 Lokad 为纯统计方法,所以此类替代丝毫不影响预测结果。
采用这两项原则,即便是您最激烈的竞争对手,也无法利用您的 Lokad 账户中包含的数据。第一条原则确保了不会提供描述,第二条原则确保了不会利用可识别的关键数字等方式来对时序实施逆向工程。
由于我们的方法为纯统计方法,所以模糊处理时序数据丝毫不影响 Lokad 的预测。时序名称只是为了用户之便才提供,与预测过程没有任何关系。