摘要
本发明公开了一种基于大数据的用户数据分析方法，涉及数据分析领域；包括以下步骤：数据采集，从大数据获取用户行为日志、交易记录、社交媒体互动的多源数据信息；数据预处理，对获取的多元数据信息进行数据清洗、数据标准化处理；多元数据融合，将预处理后的多元数据进行融合；用户画像构建，采用动态用户画像建模的方式对构建用户画像；用户分类，对构建的用户画像采用改进k‑means方法对用户进行分类；用户行为预测。本发明，首先获取多维数据，然后对数据进行预处理后再进行多维数据融合，随后再进行用户画像建立和用户分类，从而实现了多维度下的用户数据分析，并且通过机器学习算法的门控机制和注意力机制还可实现用户行为的预测。
