【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及的是一种用户数据处理及质量控制方法、装置、智能终端及存储介质。
技术介绍
1、在数字化时代，用户数据的质量和准确性变得越来越重要。用户数据可以用来进行市场分析、用户画像、个性化推荐等领域，而数据的准确性和质量则直接影响到数据分析和决策的效果。然而，由于用户行为的多样性和数据来源的不一致性，数据的质量控制和治理变得更为复杂。现有的数据处理方法难以满足大数据时代对数据质量分析和治理的需求。
2、现有技术存在以下缺点：一定程度上进行数据清洗、补缺等操作，无法真正解决数据质量问题。
3、因此，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种用户数据处理及质量控制方法、装置、智能终端及存储介质，本专利技术提供了一种高效的用户数据治理和质量控制的方法，以解决现有技术存在的数据质量检查和数据质量修复的问题。
2、本专利技术解决问题所采用的技术方案如下：
3、一种用户数据处理及质量控制方法，其中，包括：
4、采集获取来至不同来源的用户行为数据；
5、对采集的用户行为数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和无效数据；
6、对清洗后的数据进行标准化处理，将不同来源的数据统一成相同的格式和标准；
7、将标准化处理后的各不同数据源的数据进行关联，生成用户画像信息；
8、对关联后的数据进行分析，进行数据质量分析
9、对分析发现的数据质量问题进行修复，进行数据清洗、数据补全、数据变换的数据修复；
10、对修复后的数据进行数据存储、数据备份和数据版本控制。
11、所述的用户数据处理及质量控制方法，其中，所述采集获取来至不同来源的用户行为数据的步骤包括：
12、采集获取来至不同设备、平台和应用的用户行为数据，其中，所述用户行为数据包括用户行为、用户属性、设备信息。
13、所述的用户数据处理及质量控制方法，其中，所述对采集的用户行为数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和无效数据的步骤包括：
14、对采集的用户行为数据通过一系列数据处理技术，去除数据中的重复数据，纠正错误数据，去除无效数据，确保数据的质量和准确性。
15、所述的用户数据处理及质量控制方法，其中，所述对清洗后的数据进行标准化处理，将不同来源的数据统一成相同的格式和标准的步骤包括：
16、将不同来源、不同格式的数据统一转化成相同的格式和标准，包括：
17、数据结构标准化：确保数据的结构一致；
18、数据类型标准化：将数据的类型统一；
19、数据格式标准化：确保数据的格式一致；
20、对于缺失的数据，进行填充或者删除处理，确保数据的完整性。
21、所述的用户数据处理及质量控制方法，其中，所述将标准化处理后的各不同数据源的数据进行关联，生成用户画像信息的步骤包括：
22、将标准化处理后的各不同数据源的数据，通过用户唯一标识符进行数据的关联；
23、将关联后的数据进行整合，形成用户的全面信息；
24、对整合后的用户数据进行分析，利用数据挖掘、机器学习技术，挖掘用户的特征和行为规律，形成用户画像信息。
25、所述的用户数据处理及质量控制方法，其中，所述对关联后的数据进行分析，进行数据质量分析、异常检测和统计分析的步骤包括：
26、对关联后的数据进行数据质量分析，分析数据中的缺失值、重复值、异常值问题；
27、对关联后的数据进行异常检测分析，分析数据中的异常值、异常模式情况；
28、对关联后的数据进行统计分析，分析数据的分布情况、趋势变化；
29、所述对分析发现的数据质量问题进行修复，进行数据清洗、数据补全、数据变换的数据修复的步骤包括：
30、对分析发现的数据质量问题进行数据清洗、数据补全、数据变换的数据修复；其中，数据清洗是指对数据中的噪声、错误、不一致或者不完整的部分进行处理，提高数据的质量；
31、数据补全：是指对于数据中的缺失值，通过数据补全的方式进行修复；
32、数据变换：是指对数据进行格式转换、标准化、归一化操作。
33、所述的用户数据处理及质量控制方法，其中，所述对修复后的数据进行数据存储、数据备份和数据版本控制的步骤包括：
34、对修复后的数据进行数据存储，存储在数据库、数据仓库或者云存储服务中；
35、对修复后的数据进行定期的备份，备份在不同的位置或者不同的存储介质上；
36、对修复后的数据进行版本控制，用于跟踪数据修复的历史记录，以及对数据进行版本回滚和比较。
37、一种用户数据处理及质量控制装置，其中，所述装置包括：
38、数据采集模块，用于采集获取来至不同来源的用户行为数据；
39、数据清洗模块，用于对采集的用户行为数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和无效数据；
40、数据标准化处理模块，用于对清洗后的数据进行标准化处理，将不同来源的数据统一成相同的格式和标准；
41、数据关联模块，用于将标准化处理后的各不同数据源的数据进行关联，生成用户画像信息；
42、数据分析模块，用于对关联后的数据进行分析，进行数据质量分析、异常检测和统计分析；
43、数据修复模块，用于对分析发现的数据质量问题进行修复，进行数据清洗、数据补全、数据变换的数据修复；
44、数据存储与备份控制模块，用于对修复后的数据进行数据存储、数据备份和数据版本控制。
45、一种智能终端，其中，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行中任意一项所述的方法。
46、一种非临时性计算机可读存储介质，其中，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行任意一项所述的方法。
47、本专利技术的有益效果：本专利技术提供了一种用户数据处理及质量控制方法、装置、智能终端及存储介质，本专利技术提高了用户数据的处理效率和准确性，实现自动化、高效、准确的用户数据管理和应用，提高数据利用效率和质量。并且还具有如下优点：
48、1).数据来源多样性：本专利技术能够处理来自不同数据源的数据，并对其进行标准化处理，从而实现数据无缝集成和共享。
49、2).数据质量检查：本专利技术能够对数据质量问题进行深度挖掘和分析，发现数据质量问题的根源，并提供切实可行的修复方案。
50、3).数据质量修复：本专利技术提供了一种基于规则、算法和人工智能的数据质量修复方法，能够在数据质量问题出现时及时进行修复，保证数据的准确性和可靠性。
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1.一种用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述采集获取来至不同来源的用户行为数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述对采集的用户行为数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和无效数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述对清洗后的数据进行标准化处理，将不同来源的数据统一成相同的格式和标准的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述将标准化处理后的各不同数据源的数据进行关联，生成用户画像信息的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述对关联后的数据进行分析，进行数据质量分析、异常检测和统计分析的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述对修复后的数据进行数据存储、数据备份和数据版本控制的步骤包括：
8.一种用户数据处理及质量控
9.一种智能终端，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述采集获取来至不同来源的用户行为数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述对采集的用户行为数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和无效数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述对清洗后的数据进行标准化处理，将不同来源的数据统一成相同的格式和标准的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法，其特征在于，所述将标准化处理后的各不同数据源的数据进行关联，生成用户画像信息的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的用户数据处理及质量控制方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宏浩，马万铮，岳振庭，
申请(专利权)人：深圳市酷开网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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