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摘要：本发明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。
主权项：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，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；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；基于订单数据通过需求函数分析需求量和价格数据的相互影响，确定最优价格；获取电商平台的社交媒体数据，通过时间序列分析用户媒体评价，整理订单数据加密存储至云存储服务器，并备份数据至外部硬盘。
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