一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统，涉及电商数据分析技术领域，包括采集电商平台订单数据，构建多层数据湖架构进行数据处理，结合Lambda架构对数据进行数据分析，通过自编码器构建模型，重构订单数据识别数据特征。本发明专利技术所述方法通过多层数据湖架构配合Lambda，可以从原始数据区提取结构化和半结构化数据，进行大规模分析，通过自编码器的异常检测模型的训练和精确的阈值设定使得系统能够高效识别和处理异常订单数据，通过商品推荐系统和库存管理系统的结合使得从用户需求预测到库存策略制定，显著提升了销售和库存周转率，达到了成本效益最大化的效果，通过持续获取和分析订单数据，达到快速调整商品价格的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电商数据分析，特别是一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统。

技术介绍

1、电商平台上随着用户的增加和购物行为，存在有大量的订单数据，这些数据不仅包含了用户的购物行为，还蕴含着丰富的市场需求信息，为了对用户订单数据进行数据挖掘，提高电商平台用户粘性，现有技术中，数据挖掘在电商领域的应用主要集中在用户行为分析以及推荐系统的构建上。

2、然而现有的电商平台在处理大规模订单数据时，多数采用传统的数据仓库和数据表模型，虽然部分系统引入了推荐算法和库存管理模型，但往往缺乏对订单数据特征的深度挖掘，针对用户行为分析的过程，难以同时优化库存成本与缺货成本之间的平衡，导致推荐的准确性和库存管理的精确度不足，难以满足用户的个性化需求和快速变化的市场需求，以及库存相关成本的控制。

技术实现思路

1、鉴于上述现有的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法及系统中存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术所要解决的问题在于虽然部分系统引入了推荐算法和库存管理模型，但往往缺乏对订单数据特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述采集电商平台订单数据，构建多层数据湖架构进行数据处理，结合Lambda架构对数据进行数据分析，包括，

3.如权利要求2所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述通过自编码器构建模型，重构订单数据识别数据特征，包括，

4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述分析不同用户订单数据的相关性，预测商品评分生成推荐列表，设定最小库存成本和缺货成本的目标函数，通过预期改进算法确定...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述采集电商平台订单数据，构建多层数据湖架构进行数据处理，结合lambda架构对数据进行数据分析，包括，

3.如权利要求2所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述通过自编码器构建模型，重构订单数据识别数据特征，包括，

4.如权利要求3所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述分析不同用户订单数据的相关性，预测商品评分生成推荐列表，设定最小库存成本和缺货成本的目标函数，通过预期改进算法确定最大采样点数据作为训练数据迭代目标函数，配合生成推荐列表的转化率数据，确定安全库存值和补货频率，形成反馈闭环，包括，

5.如权利要求4所述的基于数据挖掘的电商平台订单分析方法，其特征在于：所述基于订单数据通过需求函数分析需求量和...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁芷薇，
申请(专利权)人：广州盘古传媒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：