1.一种大数据的电商交易方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：采集交易商家的交易商家店名并与历史交易清单进行比对分析，若交易商家店名未在历史交易清单之内，则进入步骤二和步骤三，有助于了解交易商家是否可信；

步骤二：从内因风险角度对交易商家的商家风险信息进行风控评估分析，得到风控评估系数S时进入步骤五，同时根据得到的风控信号进行预警；

步骤三，从外因风险角度对交易商家的网络风险信息进行稳定评估分析，得到网络安全系数WA时进入步骤五，同时根据得到的预警信号进行预警；

步骤四：对网络安全系数WA进行信息丢失安全等级划分分析，判断交易商家网页的安全等级情况，以便为消费者是否在此消费提供数据支持；

步骤五：对风控评估系数S和网络安全系数WA进行结合式评估分析，判断此次交易整体风险情况，并以文字展示的方式进行警醒消费者；

所述风控评估分析过程如下：

SS1：采集到交易商家开始注册时刻到当前时刻之间的时长，并将其标记为注册时长ZC，将注册时长划分为i个时间段，i为大于零的自然数，获取到各个子时间节点内交易商家的成交量，获取到相连两个子时间节点所对应的成交量之间的差值，并将其标记为交易增长值，以时间为X轴，以交易增长值为Y轴建立直角坐标系，并在直角坐标系中绘制交易增长值条形图，获取到交易增长值条形图的最大值，并将其标记风险值，将风险值去除后从交易增长值条形图获取到交易商家的成交趋势值，并将风险值与成交趋势值进行比对分析，若风险值大于成交趋势值，获取到风险值超出成交趋势值的部分，并将其标记为风控值，并将风控值与预设阈值进行比对分析，若风控值大于预设阈值，则判断风险值为刷单行为，以此获取到交易商家的有效成交值YX；

SS2：从有效成交值中获取到申请退订交易量，将申请退订交易量标记为g，g为大于零的自然数，获取到各个申请退订交易量的交易售后时长，以此获取到注册时长内交易售后时长的最大值和最小值，并将交易售后时长的最大值和最小值之间的差值标记为售后跨度值SK；

SS3：根据公式 得到交易商家的风控评估系数S，其中，a1、

a2以及a3分别为注册时长、有效成交值以及售后跨度值的预设比例因子系数，a1、a2以及a3均为大于零的正数，a4为预设修正系数，取值为1.432，将风控评估系数S与其内部录入存储的预设风控评估系数阈值进行比对分析：若风控评估系数S大于等于预设风控评估系数阈值，则不生成任何信号；

若风控评估系数S小于预设风控评估系数阈值，则生成风控信号；

所述稳定评估分析过程如下：

S1：采集到交易商家网页开始运行时刻后一段时间的时长，并将其标记运行时长，将运行时长划分为m子时间节点，m为大于零的自然数，获取到各个子时间节点内交易商家网页的漏洞值LDm和受攻击次数GCm，同时获取到各个子时间节点内交易商家网页的修补值XBm；

S2：根据公式 得到各个子时间节点内交易商家网页的网络风

险系数Fm，其中，b1、b2以及b3分别为漏洞值、受攻击次数以及修补值的比例系数，b1、b2以及b3均为大于零的自然数，构建网络风险系数Fm的集合，以时间为X轴，以网络风险系数Fm为Y轴建立直角坐标系，在直角坐标系通过描点的方式绘制网络风险系数Fm的曲线，并将其标记为风险曲线，将风险曲线中上升段标记为“1”，将风险曲线中下升段标记为“2”，分别获取到运行时长“1”和“2”的总和，并将“1”和“2”的总和分别标记为风险数和安全数，同时安全数减去风险数得到值标记为网络安全系数WA，将网络安全系数WA与其内部录入存储的预设网络安全系数阈值进行比对分析：若网络安全系数WA小于等于预设网络安全系数阈值，则生成预警信号；

若网络安全系数WA大于预设网络安全系数阈值，则生成监管信号；

所述信息丢失安全等级划分分析过程如下：

获取到网络安全系数WA超出预设网络安全系数阈值的部分，并将其标记为安全稳定系数，并将安全稳定系数与其内部录入存储的预设安全稳定系数区间进行比对分析：若安全稳定系数大于预设安全稳定系数区间中的最大值，则生成一级安全信号；若安全稳定系数位于预设安全稳定系数区间之内，则生成二级安全信号；若安全稳定系数小于预设安全稳定系数区间中的最小值，则生成三级安全信号，将一级安全信号、二级安全信号以及三级安全信号发送至经服务器显示单元；

所述结合式评估分析过程如下：

获取到风控评估系数S和网络安全系数WA，根据公式 得到交易

风险系数WS，其中，α和β分别为风控评估系数修正系数和网络安全系数修正系数，α和β均为大于零的正数，并将交易风险系数WS与其内部录入存储的预设交易风险系数阈值进行比对分析：若交易风险系数WS小于预设交易风险系数阈值，则不生成任何信号；

若交易风险系数WS大于等于预设交易风险系数阈值，则生成丢失信号。

2.一种大数据的电商交易系统，该系统应用于权利要求1所述的一种大数据的电商交易方法，其特征在于，包括服务器、安全评估分析单元、外因风险单元、内因风险单元、交易风险分析单元、预警单元以及显示单元；

当服务器生成安全指令时，并将安全指令发送至安全评估分析单元，安全评估分析单元在接收到安全指令后，立即采集此次交易商家的交易商家店名，并对交易商家店名进行安全交易分析，将得到的风险信号发送至外因风险单元和内因风险单元；

内因风险单元在接收到风险信号后，立即采集此次交易商家的商家风险信息，商家风险信息包括交易售后时长、成交量以及注册时长，并对商家风险信息进行风控评估分析，将得到的风控评估系数S经服务器发送至交易风险分析单元，同时将风控信号经服务器发送在预警单元；

外因风险单元在接收到风险信号后，立即采集此次交易商家的网络风险信息，网络风险信息包括交易商家网页的漏洞值和受攻击次数，并对网络风险信息进行稳定评估分析，得到监管信号、网络安全系数WA以及预警信号，将得到的网络安全系数WA经服务器发送至交易风险分析单元，同时将预警信号经服务器发送至预警单元；

交易风险分析单元在接收到风控评估系数S和网络安全系数WA后，立即对风控评估系数S和网络安全系数WA进行结合式评估分析，将得到的丢失信号经服务器发送至显示单元。

3.根据权利要求2所述的一种大数据的电商交易系统，其特征在于，所述安全评估分析单元的安全交易分析过程如下：采集到消费者开始交易之前一段时间的时长，并将其标记为时间阈值，获取到时间阈值内此次交易商家的交易商家店名，同时获取到消费者的历史交易清单，并将交易商家店名与历史交易清单进行比对分析：若交易商家店名不位于历史交易清单之内，则生成风险信号；

若交易商家店名位于历史交易清单之内，则不生成任何信号。