本发明公开一种基于大数据分析的产品推荐方法，包括如下步骤：基于大数据平台，获取用户维度数据，其中，所述用户维度数据包括：用户行为和用户画像；对所述用户维度数据进行数据采集、清洗、标准化处理以及特征组合和提取，获得特征向量；调用多个预设的机器学习推荐模型分别对所述特征向量进行运算，获得各个机器学习推荐模型下相应用户的产品推荐列表，以及产品的购买概率；基于所述购买概率向用户进行产品推荐。旨在通过全方位的精准数据刻画用户的购买意图，推荐用户有购买意愿的商品，提高用户体验，提升下单转化率，增强用户黏性。
