扰动数据是指在数据集中添加一些人工干扰或噪声，以保护原始数据的隐私和安全性。扰动数据的目的是通过改变原始数据的特征和属性，使得对数据进行分析或挖掘时无法获取真实的个人或敏感信息。

常见的扰动数据方法包括：

1. 数据加噪：在原始数据中引入噪声，例如在数值型数据中添加随机数，或在文本数据中添加随机字符串。

2. 数据脱敏：对原始数据进行匿名化处理，例如将个人姓名替换为随机字符串，将tel号码或邮件地址进行部分隐藏。

3. 数据重采样：对原始数据进行重新采样或切分，例如将时间序列数据按不同时间段进行划分，或将连续型数据分段处理。

4. 数据扰动：改变原始数据的分布或关系，例如对数值型数据进行随机扰动，或对分类数据进行随机交换。

扰动数据的应用广泛，特别是在涉及个人隐私的领域，如医疗、金融和社交网络等。通过使用扰动数据，可以在保护数据隐私的同时，仍能进行有效的数据分析和挖掘。