基于大数据的电商数据指标监控方法及其平台与流程
技术特征：
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模型训练，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的电商数据指标监控方法，其特征在于，所述联邦学习框架还包括验证与评估步骤，具体包括：
6.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，在所述s4具体包括：
7.根据权利要求6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s402，具体包括：
8.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，所述异常检测模型设异常检测函数为a(x)，x为当前状态向量，设定各关键指标的正常范围，假设销售额的正常范围为[l,u]，则异常检测条件表示如下：
9.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，所述用户可视化界面包括实时监控模块、关键指标模块、因果分析模块、优化策略模块和报警信息模块。
10.基于大数据的电商数据指标监控平台，其特征在于，所述平台包括：
技术总结
本发明提出基于大数据的电商数据指标监控方法及其平台，方法包括：从多个电商平台和数据源中采集数据，对数据进行清洗和标准化处理，对不同数据源的经过标准化处理的数据进行融合；构建联邦学习框架整合多个电商平台的数据；采用贝叶斯网络对电商平台的全局数据中的指标进行因果分析；构建强化学习模型通过训练智能代理对电商平台运营策略进行优化，动态调整电商平台运营策略；构建异常检测模型，对电商平台进行实时监控和异常报警；设计用户可视化界面，展示电商平台关键指标和运营状态。本发明提供了一种高效、智能和安全的电商数据指标监控方法及其平台，显著提升了电商平台的运营和销售效率。
技术研发人员：孟梁沛,吴振潮,焦健栩,钟世浩
受保护的技术使用者：广州市杰钡利科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
技术研发人员：孟梁沛,吴振潮,焦健栩,钟世浩
技术所有人：广州市杰钡利科技有限公司
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