在银行行业中，数据标签化和分类是非常重要的工作，可以帮助银行更好地管理和利用数据资源。以下是对数据标签化和分类的解释和方法：数据标签化：数据标签化是指对数据进行分类、打标签，以便于数据的管理和利用。在银行行业中，可以根据不同的业务场景和需求，对数据进行标签化，比如客...

交换区的数据交换主要包括三种类型的交换：横向与同级业务部门的数据交换，如税务、银行、财政、公安等业务系统的数据交换；纵向与部数据中心劳动社保业务的数据交换；另外还有和金保工程其它系统的数据交换，如卡系统、公共服务系统、决策支持系统等...

可以试一下这些方法数据聚类分析、算法与建模。包括贝叶斯模型、人工神经网络、随机森林算法、决策树理论、d-s证据理论、临床决策指标矩阵理论等，有可能在一类应用中要涉及多个模型与算法。...

敏感数据识别和数据分类的我做过很多，但是依靠自动化去实现他的识别，解析，判断等一系列动作，目前就算有极少的厂商号称能做，但是风险非常大，而且可能还需要你人工一一检查，核对，花费的时间更多，所以我还从来没这么去做过，也没见哪个金融行业的同行，将这种自动化真正的用于生产环境，顶...