我正在为学术研究准备一份数据集。原始数据集中包含了交易中的敏感信息，例如Credit card no（信用卡号）、Customer email（客户邮箱）、client ip（客户端IP）、origin country（来源国家）等。在这些数据离开我的原始数据源之前，我必须对这些敏感信息进行模糊处理，并将它们存储起来以供我的分析算法使用。数据中的一些字段是分类数据，模糊处理起来并不困难。问题在于非分类数据字段，如何最好地对它们进行模糊处理，以保持数据的基本统计特征，同时使其无法（至少在数学上非常困难）恢复到原始数据。
编辑：我使用Java作为前端来准备数据。准备好的数据随后将由Python处理，用于机器学习。
编辑2：为了解释我的情景，作为评论的跟进。我有如下数据字段：
'CustomerEmail', 'OriginCountry', 'PaymentCurrency', 'CustomerContactEmail','CustomerIp', 'AccountHolderName', 'PaymentAmount', 'Network','AccountHolderName', 'CustomerAccountNumber', 'AccountExpiryMonth','AccountExpiryYear'我必须对这些字段中的数据（数据样本）进行模糊处理。我计划将这些字段视为特征（使用模糊处理后的数据），并针对一个二元类别标签（我有用于训练和测试样本的标签）训练我的模型。
回答：
对于非分类数据，没有通用的模糊处理方法，因为任何处理都会导致信息丢失。你能做的唯一事情是尝试列出哪些类型的信息是最重要的，并设计出保留这些信息的转换。例如，如果你的数据是Lat/Lng地理位置标签，你可以执行任何保持距离的转换，如平移、旋转等。如果这还不够，你可以将数据嵌入到较低维度的空间中，同时保持成对距离（有许多这样的方法）。总的来说，每种类型的非分类数据都需要不同的处理，每种处理都会破坏信息——你需要列出重要的属性，并找到保留这些属性的转换方法。
