基于大数据模型预测的违规行为分析方法、装置及设备

本申请涉及数据处理与商业管理领域，具体公开了一种基于大数据模型预测的违规行为分析方法、装置及设备，方法包括：在多个预设数据源中获取原始数据；对原始数据进行抽取、转换和加载，并对不同数据源的原始数据进行融合，获取融合数据，并将融合数据存储于预设的数据仓库中；基于数据仓库中的融合数据，根据预训练的机器学习模型生成对应的智能异常指标以进行违规行为分析，获取异常检测结果；智能异常指标包括异常实收信息、频繁工单调整信息和订单异常信息；获取异常检测结果对应的反馈信息，并获取实时的业务需求信息和环境变化信息，以根据反馈信息、业务需求信息和环境变化信息优化机器学习模型。