1.一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述對所述傳感器數據和所述智能終端設備數據進行時間戳對齊和空間坐標映射得到時空特征序列，對所述時空特征序列進行相關性分析得到特征權重系數，包括：
3.根據權利要求1所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述基于所述特征權重系數對所述時空特征序列和所述社交媒體數據進行多維數據融合，生成融合數據集，包括：
4.根據權利要求1所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述對所述融合數據集進行數據清洗和標準化處理得到樣本數據，將所述樣本數據按照預設比例劃分為訓練數據集和驗證數據集，利用所述訓練數據集對基于卷積神經網絡和循環神經網絡構建的商品推薦模型進行訓練，利用所述驗證數據集對訓練后的模型進行性能評估，基于評估結果對模型參數進行自動調優并進行增量學習更新，包括：
5.根據權利要求1所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述將更新后的模型用于商品偏好預測生成個性化商品推薦列表，對所述融合數據集進行時序分析得到店鋪運營趨勢數據，包括：
6.根據權利要求1所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述基于所述個性化商品推薦列表和所述店鋪運營趨勢數據生成營銷策略初始方案，將所述營銷策略初始方案輸入預訓練的營銷決策優化模型中進行策略評估和優化得到個性化營銷策略，包括：
7.根據權利要求1所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法，其特征在于，所述對所述個性化營銷策略進行數據脫敏和加密處理后存儲至云端數據中心，將所述個性化營銷策略通過消息隊列分發至店鋪終端執行，采集營銷策略執行效果數據用于模型優化更新，包括：
8.一種基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1至7任一項所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7任一項所述的基于多維數據分析的智慧店鋪數據處理方法的步驟。