GDPR才刚刚开始，下一件大事就是数据隐私

自GDPR生效至今以来。无论是通过大量不明智的电子邮件，还是点击量飙升的更新隐私政策数据，已使得全世界的用户都已经感受到了它的影响。企业也同样受到其影响，但并非总是以积极的方式应对。

许多组织仍然不合规，目前还不清楚它们是否在何时会出现。一些新闻机构和组织甚至采取完全不允许欧洲用户访问其网站的（诚实的愚蠢）方法。其他人已经做到这一点，所以如果不同意数据收集和分析，他们的服务就无法访问 - 其中包括Facebook。

“已经对Facebook，Facebook拥有的Instagram，Facebook拥有的WhatsApp和谷歌提出了投诉，”CSO Online的Jeff Capone写道。“投诉称，公司正在强迫用户同意继续处理个人数据。法律要求用户可以自由选择，除非提供服务，这是非常必要的。Facebook声称其核心产品是社交网络，而不是为广告定位收集个人数据，因此强制收集数据确实会带来问题。“

在它变好之前，情况会变得更糟糕。再加上Facebook与剑桥Analytica的关系等丑闻被吹嘘，我们的数据 - 在哪里，如何使用它，以及谁有权使用它 - 现在都处于每个人心中的一块石头。

此外，一些政府已经跟随欧洲的领先地位，包括英国，澳大利亚和加利福尼亚。其他国家，如加拿大，都已开始行动。

简而言之，如果没有采取措施为用户提供更好的数据所有权。则需要立即启动，因为时间在流逝，时间很快就会消失 - 最终，仅仅禁止人们使用您的网站或迫使他们同意收集数据是远远不够的。
你将需要围绕这是他们的数、这是他们的信息、他们的生活、他们有权控制您访问它的方式，您给予的人以及如何使用它。

这是否会使市场调查和执行高级分析变得更加困难？当然。但另一方面，接受这一点的企业 - 那些不试图强迫客户进行分析的组织 - 可能会发现令人惊讶的事情。
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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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文章目录

- GDPR才刚刚开始，下一件大事就是数据隐私
前言
一、pandas是什么？
二、使用步骤
- 1.引入库
- 2.读入数据
总结

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
的数据和行为分析是强大的营销工具。但是很多人似乎并没有意识到遵守GDPR这样的法规可以同样强大。当人们看到你最关心他们的利益并且不会滥用他们的数据时（他们的眼睛），他们会记住这一点。

“消费者希望 - 并且正在获得 - 更多地控制个人数据，” Media Logic上写道。“我们建议品牌接受这种变化…更仔细地（更透明地）收集和保护消费者的个人数据可以提高您的声誉并创造更高的客户忠诚度。”

无论喜欢与否，GDPR已经改变了用户隐私的范围 - 整个技术。您可以选择接受并适应，更加谨慎和尽责地处理客户数据。或者你可以顽固地坚持自己的地线并拒绝改变，直到你胜利。
个人建议前者 - 因为如果你选择后者，没有人会赢。

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GDPR才刚刚开始，下一件大事就是数据隐私

文章目录

前言

一、pandas是什么？

二、使用步骤

1.引入库

2.读入数据

总结

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