數據分桶是一種數據預處理技術，是一種將多個連續值分組為較少數量的“桶”的方法。

基于數據分桶的聯邦學習模型訓練方法，該方法通過將參與方的本地數據分為多個子數據集，使每個子數據集可以在本地進行模型訓練，以降低計算負載和通信開銷。同時，通過基于加密技術的模型聚合，保護數據隱私和模型安全。本發明主要應用于數據隱私敏感、計算負載大的場景，如醫療、金融等行業。

數據分桶 參與方將本地數據按照特定的規則進行分類分桶，得到多個子數據集。具體地，可以采用哈希函數、聚類等方式對數據進行分桶。在分桶的過程中，需要充分考慮到計算資源限制、數據隱私和通信效率等因素。

1、什么情況下需要數據分桶處理

數據量分布范圍廣，數據量大，這些數據可能包含各種類型的特征值，有些特征值分布不均，影響模型效果，分桶有利于提高后續交互壓力，提高計算性能

2、數據分桶原理

數據分桶的原理很簡單，就是將連續型特征的取值范圍劃分成若干個區間，并將每個數據點映射到對應的區間中。這樣，連續型特征就被轉換為了離散的類別。常見的數據分桶方法有等寬分桶和等頻分桶

2.1等寬分桶

1.確定分桶量

2.確定分桶寬度

3.根據分桶寬度將對應的數據分配到相應的分桶中

2.2等頻分桶

1.確定分桶數量

2.根據分桶數量將數據排序

3.將排序后的數據均勻分到每個分桶中

3、分桶在聯邦學習中的應用

全量imei預計在5億左右，單個文件比較大，上傳慢，客戶有15億左右的數據，雙方需要在fate平臺上完成psi，如果數據不提前預處理，開銷非常大，故采用分桶方式，大大提高效率

客戶雙方約定以下方式

 加密方式：
    - 手機號->md5->加鹽->sha256
    - 鹽值稍后郵件發送
分桶方式：
    - table['bucket_id'] = table[hash_key].apply(lambda x: mmh3.hash(x, 42) % n_bucket)  # 42 is random seed
    - 分50個桶, n_bucket = 50
    - namespace: aaaa
    - table_name: bbbbbbbbbb_$n, $n = 0 to 49 to do

具體可以參考以下py腳本

三、總結

數據分桶是一種常見的數據預處理方法，在實際應用種，我們可以根據具體的需求選擇合適的數據分桶方法，以達到更好的效果。