【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据指标监控领域，尤其涉及基于大数据的电商数据指标监控方法及其平台。
技术介绍
1、在当今快速发展的电商行业中，大数据技术的应用已经成为各大电商平台提升运营效率和销售业绩的重要手段。通过对海量数据的分析，电商平台可以深入了解用户行为、市场趋势和商品销售情况，从而制定更加精准的营销策略和运营方案。然而，现有的电商数据分析方法和工具仍然存在一些显著的不足。
2、首先，传统的数据监控和分析方法通常依赖于简单的统计分析和规则算法，这些方法在处理复杂的用户行为模式和市场变化时显得力不从心。虽然一些平台开始引入机器学习和深度学习技术，但大多数方法依旧基于单一模型，缺乏多维度的综合分析能力，难以捕捉用户行为与销售指标之间的深层次关系。此外，这些方法往往只能对单个平台的数据进行分析，无法实现跨平台的数据整合和综合分析，导致数据孤岛现象严重，限制了数据的利用价值。
3、其次，现有的数据分析工具在数据隐私和安全方面也存在较大问题。随着数据隐私保护法规的日益严格，如何在保护用户隐私的前提下有效利用数据成为一个亟待解决的难...
【技术保护点】
1.基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述对数据进行清洗和标准化处理，然后对不同数据源的经过标准化处理的数据进行融合；其中，所述清洗包括缺失值处理和异常值处理，所述缺失值处理使用基于均值和基于邻域信息的双重插补法，所述异常值处理使用基于密度的局部异常因子方法检测异常值；所述标准化处理采用基于分位数的标准化方法；所述融合包括时间同步、唯一标识符匹配和数据融合，所述时间同步将不同数据源的数据按时间进行对齐，所述唯一标识符匹配确保不同数据源之间的记录通过唯一标识符进...
【技术特征摘要】
1.基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述对数据进行清洗和标准化处理，然后对不同数据源的经过标准化处理的数据进行融合；其中，所述清洗包括缺失值处理和异常值处理，所述缺失值处理使用基于均值和基于邻域信息的双重插补法，所述异常值处理使用基于密度的局部异常因子方法检测异常值；所述标准化处理采用基于分位数的标准化方法；所述融合包括时间同步、唯一标识符匹配和数据融合，所述时间同步将不同数据源的数据按时间进行对齐，所述唯一标识符匹配确保不同数据源之间的记录通过唯一标识符进行匹配和关联，所述数据融合对多源数据进行聚合处理。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述联邦学习框架定义：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述进行跨电商平台的数据协同分析和...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟梁沛，吴振潮，焦健栩，钟世浩，
申请(专利权)人：广州市杰钡利科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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