银行大数据项目中，数据脱敏在哪一个步骤实现，代码举例

数据脱敏通常在数据采集或数据存储过程中实现。下面是一个简单的 Python 代码示例，用于对一个 CSV 文件进行数据脱敏：

import csv

def anonymize_data(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r') as csv_input:
        with open(output_file, 'w', newline='') as csv_output:
            csv_reader = csv.reader(csv_input)
            csv_writer = csv.writer(csv_output)
            headers = next(csv_reader)
            csv_writer.writerow(headers)
            for row in csv_reader:
                # 将身份证号码的前6位和后4位替换为 *
                row[3] = row[3][:6] + '*' * len(row[3][6:-4]) + row[3][-4:]
                # 将手机号码的中间4位替换为 *
                row[4] = row[4][:3] + '*' * 4 + row[4][-4:]
                csv_writer.writerow(row)

anonymize_data('input.csv', 'output.csv')

此代码将输入文件中的身份证号码和手机号码进行脱敏处理，输出到一个新的 CSV 文件中。这里使用了简单的字符串操作来替换敏感数据。在实际应用中，需要根据具体的数据类型和安全要求选择更加复杂和安全的脱敏算法。