数据收集
每天下午15:00之后开始收集各平台的信息数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和可靠性。
数据存储
将清洗后的数据采用结构化和非结构化数据并存的存储方式进行存储，以便后续分析。
建模分析
通过分类、聚类、自定义规则，人工智能自学规则等技术提取数据中的模式和趋势。
结果聚类
获取整个数据分析过程和结论，并对模型的分析结果进行二次验证、测试验证、模拟验证等。
数据报告
预计18:00左右将分析结果以图表等形式呈现，便于用户制定执行决策。
