互聯網行業中計算機數據挖掘技術的應用研究

劉建偉

摘要：隨著近年來信息技術的不斷發展，我國現代化的互聯網技術對于人們的生活也造成了極大的影響，互聯網行業已經成為了各行各業必不可少的一個發展方向，隨著近年來大數據以及數據挖掘技術的不斷應用，數據的重要性在各行各業都有了直觀的體現，本文中簡單分析了數據挖掘技術的基本概念并探討了互聯網計算機挖掘數據的具體應用，旨在使我國相關工作人員能夠在進行互聯網數據挖掘時獲得相應的參考與幫助。

關鍵詞：互聯網;計算機;數據挖掘技術;應用分析

計算機技術是一種現代化的新型技術，而在近年來科技的支持下，互聯網以及計算機都有了長足的發展，尤其是在現代5G技術的支持下，互聯網已經成為了我國各個行業發展過程中必不可少的一個主要方向。雖然計算機以及互聯網都還處于正在發展的階段，但互聯網技術已經對現代人群的生活產生了極大的影響，例如現代社會已經得到廣泛普及的手機支付形式，這也是互聯網為人類生活帶來的便捷，而其中數據挖掘技術已經加快了信息的流動速度。

一、數據挖掘技術的概述

數據挖掘技術又被稱為數據開采技術數據挖掘技術的主要作用，并不僅僅是對數據進行收集與整理，更重要的是進行數據的大量分析，最終能夠在軟件或者在電腦平臺上形成統計數據，而相關工作人員想要獲得最終的統計結果，就需要應用數據挖掘技術中的數據分析技術。相較于傳統的單純數據分析來說，數據挖掘技術具有更高的科學優勢，并且這項技術的應用范圍極為廣泛，對于數據的收集量也更高，將數據挖掘技術應用于人工智能的發展等多個方面，將其應用于現代社會的多個網絡環境中，能夠有助于使現代網絡技術得到進一步的發展。隨著近年來環境的不斷改變，社會對于數據挖掘技術也有了更高的需求，尤其是在現代網絡環境的背景下，數據挖掘技術已經被大范圍應用于互聯網行業中。

具體進行分析，發現數據挖掘技術又被分為內容、結構以及信息挖掘三個類型，其中的內容挖掘主要是指在網絡環境或者數據庫中通過數據分析的方式獲取用戶所必要的信息，在獲得內容后，相關工作人員可以根據自己的需求設置自己所需要的信息，而計算機可以在用戶的需求上對數據進行進一步的細化分類，這樣能夠創造出更多有價值的數據量。結構挖掘則是將數據庫中所有有關于互聯網的連接結構模式進行挖掘而信息挖掘，則是在進行信息挖掘時，對所有的訪問信息進行挖掘，用戶可以根據自己的需求尋找其中有價值或者有規律的信息。總體來說，這三種不同類型的數據挖掘技術就包含了現代化的互聯網數據挖掘技術，而其中也涵蓋了統計學、經濟學和計算機語言等多個綜合性學科，所以現代相關網絡工作人員想要使數據挖掘技術得到良好的利用，最大限度的發揮數據收集以及數據分類的價值，就需要從統計學、經濟學和計算機語言等多個學科開展研究，并且做好知識儲備，這樣才能有助于使數據的利用度得到進一步的提升。

二、互聯網行業中計算機數據挖掘技術的具體應用方案

隨著近年來現代化網絡技術和大數據的不斷普及與應用數人員的重視，并且很多不同的行業想要使自身的發展得到促進，就需要將大數據挖掘技術應用于其中。例如在金融行業中，想要對金融數據進行有效的分析與整理，將數據挖掘技術應用于其中，能夠幫助相關工作人員建立金融信息的變化特征這樣能夠通過建立數據模型的方式，使金融投資收益得到最大化的提升，并且在市場營銷行業中數據挖掘技術，能夠進行有效的用戶和消費者信息統計，通過對用戶的消費習慣進行分析，能夠為用戶推送更為直觀且符合用戶特征的內容。在互聯網行業中，數據挖掘技術通常應用于現代購物網站的客戶行為分析和感知評價系統中，這項系統是目前淘寶和天貓等主流購物網站的行為分析方式。

（一）數據挖掘技術對網購客戶行為分析上產生的作用

網購已經成為現代年輕人購買物品的主要方式，隨著近年來網絡環境的不斷轉變，網購消費者數量有明顯增多，并且從近年來雙11等大型購物節的交易量可以看出我國的網購金額呈現指數化增長，目前我國互聯網上的主要網購平臺包括淘寶、京東和聚美優品等電商平臺并且現代化的電商平臺都在進行有效的商品分類，而在這樣的狀況下，網購平臺中的數據挖掘系統能夠對不同消費者的消費行為和消費習慣進行分析，這樣能夠為消費者推送最為符合的消費商品，對于促進消費來說具有十分重要的現實意義。

數據挖掘分析應用于電商平臺的客流統計中，能夠幫助電商平臺針對不同時間的具體商品購買量制定相應的營銷策略，例如在冬季各種保暖內衣和羽絨服的購買量有明顯增高或是手套以及圍巾等配飾，購買量也有所增高，所以企業在進行營銷方式的制定時，可以在冬季推出一定的優惠活動，這樣能夠有助于促進消費，也有助于企業進行長遠發展的策略規劃制定。

除此之外，電商平臺在進行管理時，可以將數據挖掘技術應用于與競爭企業的交易對比中，能夠幫助企業認識到自己在發展過程中存在的不足，通過這種方式有助于對企業的發展方向進行促進。

將數據挖掘技術應用于用戶的體驗優化中，能夠為用戶和消費者提供更為優質的商品和服務，例如在淘寶平臺中有一個功能叫做猜你喜歡，這種猜你喜歡中推薦的商品，往往都是用戶對于猜你喜歡中所推薦的商品的喜好度可以達到70%～80%，這種商品的推薦就是根據用戶的消費習慣和消費能力進行推送的，其中的猜你喜歡內容對于提升用戶的粘性，并且刺激消費來說具有十分重要的現實意義。

具體來說，互聯網的消費者用戶行為分析是一個極為復雜的過程，并且在進行數據挖掘是數據挖掘，不僅僅是對潛在消費者的購物車收藏商品進行總結，更重要的是對用戶的消費習慣進行歸納，例如用戶的消費金額和月均消費水平，通過對這些數據進行分析，才能夠對用戶的行為模式進行有效的記錄和統計。在現有的網絡技術和互聯網統計技術下，數據挖掘技術已經能夠對用戶的行為進行有效分析，并且后能夠進行更為精確的分析，并且其分析也具有更高的科學性。

（二）數據挖掘技術在感知評價系統中的具體作用

隨著現代市場環境中的不斷發展，現代市場中的行業競爭有明顯加劇，而互聯網行業為了在激烈的市場競爭中站穩腳跟，對于用戶的感知評價也有了更高的重視度，所以在企業進行發展時，會將用戶評價作為主要的規劃方向，這樣能夠有助于促進企業的進一步發展。例如在用戶系統評價中，大多數用戶對于平臺提供的服務較為滿意，那么企業就可以從這個方向對企業的服務進行優化，而如果用戶對于商品或平臺提供的服務缺乏滿意度，企業就需要對這方面的服務進行進一步的調整，這樣才能使用戶的感知評價得到提升。

總結

數據挖掘技術又被稱為數據開采技術，這項技術能夠對信息進行有效的分析與挖掘，而將其應用于互聯網行業中不僅能夠對網購消費行為進行分析，還能通過對用戶的感知評價進行完善，這樣能夠使企業在發展過程中獲得正確的方向，幫助企業獲得更高的經濟收益，使信息技術在這樣的背景下得到進一步的發展。

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