数据分类与标签化是数据结构化的核心步骤，便于后续检索、筛选与分析，如“按‘客户等级’标签筛选高价值客户”“按‘任务类型’标签分类项目任务”。

千问可以按规则或数据特征，为数据添加分类标签（如客户分层、产品分类），输出带标签的数据表格，适配精准营销、资源分配场景。

1.数据分类与标签化核心场景

（1）客户分类标签：按消费金额、合作年限、行业类型。

（2）任务分类标签：按紧急程度、重要程度、任务类型。

（3）产品分类标签：按功能类型、价格区间、销售热度。

（4）文档分类标签：按部门、用途、密级。

2.数据分类与标签化实操框架与步骤

（1）分类维度定义：明确数据分类的核心维度，如“客户分类按消费金额+行业”。

（2）标签规则设定：制定标签判定规则，如“高价值客户：年消费金额≥10万元；中价值：年消费金额3-10万元；低价值：年消费金额<3万元”。

（3）数据输入：上传待分类数据或提供核心字段。

（4）输出要求设定：定义标签呈现形式，如“在原表格新增‘标签’列，多标签用逗号分隔”。

（5）标签优化：支持手动调整标签规则，系统重新分类（迭代优化）。

示例：对客服数据表进行数据分类

公司计划开展精准营销，需对2024年客户进行分层。现有数据包含客户姓名、全年消费金额（万元）、消费频次（次）、所在区域。公司定义：高价值客户为消费≥10万元者；高频客户为购买≥5次者；华东、华南为一线区域。现需为每位客户打上“价值分层”“频次标签”“区域标签”三类标签，用于后续定向推送优惠券。

提出词如下

你是一名数据分类专员，请对以下数据进行标签化： 

【数据来源】2024年客户信息表 

【分类规则】 

按消费金额分层：高价值客户（≥10万元）、中价值客户（3–10万元）、低价值客户（<3万元） 

【输出要求】 

- 输出带标签的完整数据表格 

- 标注标签定义，分类逻辑清晰

千问对话主窗口对话框右下角，单击按钮，在打开的下拉列表中选择“上传文档”选项，上传“2024年客户信息表.xlsx”文档。

输出结果如下：

📊 带标签的完整客户数据表格（局部）

小技巧

• 清洗数据时，若未明确规则，可让 AI “推荐常用清洗规则”。
• 合并表格时，明确“合并键”（如“产品 + 日期”），避免合并混乱。
• 标签化时，规则复杂可分点说明，如“多维度组合标签”的判定逻辑。