QA视角看数据匿名化
数据匿名化的实践过程相当于一个小项目交付过程，同样包含需求分析、设计、开发（匿名化实施）、软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台和发布（交付）等环节，在每个环节会有不同的角色参与协作，也同样需要遵循质量内建理念。QA视角的数据匿名化不关注技术实现，而是关心数据脱敏范围、方式分析和脱敏后的数据软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台验证。
一页纸软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台策略
软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台策略文档通常是篇幅较长、文字为主的形式，编写成本较高，并且写完了很少有人去看，形存实亡。本文介绍可视化的方式，将软件工程,人工智能,机器学习算法,编程语言,编程代码交流平台策略用图来表达，并且在一页纸上搞定，这样的策略图非常清晰，关键信息一目了然，并且提供更大的讨论空间，防止僵化，真正能够发挥策略的作用。