在选择合适的工具和技术来进行数据去匿名化时，首先需要考虑的是数据的敏感程度和去匿名化后数据的可用性。通常可以采用以下几种方法来进行数据去匿名化：
数据脱敏：通过删除或替换数据中的敏感信息，比如将姓名和身份证号码替换成编号或者随机生成的字符串。可以使用工具如DataMasker、Vormetric等来进行数据脱敏。
数据泛化：将具体数值转换成范围值，比如将年龄转换成年龄段、收入转换成收入区间等。这样可以保护个体隐私的同时，保持数据的可用性。工具如ARX、MicroStrategy等可以用来进行数据泛化。
数据扰动：对数据进行随机扰动，比如加入噪声或者进行微小的数据变动，以保护数据的隐私。差分隐私(Differential Privacy)是一种常用的数据扰动技术，可以使用工具如DiffGen来实现。
匿名化技术：使用加密、哈希等技术对数据进行匿名化处理，保护数据的隐私。可以使用工具如OpenSSL、Bcrypt等来进行数据加密和哈希处理。
在选择具体的工具和技术时，需要根据数据的具体特点和安全需求来进行评估和选择。同时，也需要考虑到数据去匿名化后的可用性和分析效果，避免过度去匿名化导致数据失去了原有的业务价值。
举例来说，假设一个公司需要对客户的交易数据进行去匿名化处理，可以先评估数据的敏感程度和业务需求，然后选择合适的工具和技术来进行数据去匿名化。比如对客户的交易金额可以采用数据扰动的方式进行处理，对客户的姓名和身份证号码可以采用数据脱敏的方式进行处理，以保护客户隐私的同时保持数据的可用性和分析效果。