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互联网信息技术的迅速发展，大数据时代悄悄地来临。大数据是一种时代特征及数字平台，内容包括数据优化、分配与管理。在根据平台的操作过程之中，数据自身潜在的信息难以完成精确的查询，这就需要采用深层次发掘或是优化数据挖掘技术的方法来解决，数据挖掘技术随之产生。

各行业着发展，都逐渐渗透大数据技术，大数据分析变成行业发展主流，也是当钱企业摆脱瓶颈问题的重要手段，因而过去单一数据信息分析系统逐渐被取代，全新升级的数据挖掘技术成为后面发展趋势的主要趋势。

数据挖掘的实际含义

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊不清的、随机的实际数据中，提取出蕴含在其中的，大家事前不清楚的，可是具备潜在有效性的信息和知识的过程。

用于开展数据挖掘的数据源必须是真实的大量的，而且可能不完整和包含一些干扰数据项。发现的信息和知识必须是用户感兴趣和有用的。一般来讲，数据挖掘的结果并不要求是完全正确的知识，只是发现一种大的趋势。

数据挖掘的商业运用关键包括用户细分化、用户获得、用户维持、交叉式营销四个层面。

1、用户细分化

用户细分化是将企业应对的异质性用户群体依照一定的标准或规范区划为多个小的、同质性的群体的个人行为。一个细分化群体内的用户对企业而言具备同样或类似的价值或个人行为特点，而不一样群体的用户对企业而言则具备不一样的价值或个人行为特点。

2、用户获得

用户获得对于企业来讲是开括新市场的关键方式，业务部的工作人员尽管能够应用一些传统的方式开展规模性的营销活动，但如果他们在活动的方案策划环节可以获得大量的市场信息，一定会使营销活动更加成功。

数据挖掘技术性能够协助市场工作人员对潜在用户开展挑选工作。而市场工作人员所需做的就是将数据挖掘工具所提供的潜在用户与他们所感兴趣的营销活动方式联系起来。

3、用户维持

随着市场需求的日益激烈，得到一个新用户的成本费越来越高，造成维持原来的用户的价值越来越高。企业若是需要了解哪些用户有转向别的企业的趋向，能够使用决策树算法来对用户群体开展预测分析，以发现他们之中什么类型的用户最有可能“换工作”。

4、交叉式营销

交叉式营销就是指店家在向用户提供他们现在消費产品以外的其他产品的营销活动。当然可以应用数据挖掘技术来协助分析交叉式营销。一般来说，能够从分析目前用户的选购个人行为数据信息开始，这种数据信息能够从企业的市场销售数据库查询之中寻找。

从实质上看，多种产品的交叉式营销和单独商品的营销没有本质的区别，关键都取决于店家以最经济的方式向目标用户提供最好的商品和服务项目，进而做到“互利共赢”。

互联网大数据下，数据挖掘的实际意义

在当今时代下，多种多样数据信息技术得到飞速发展，像其中互联网技术、云计算技术及信息技术性等，并从而衍生出全新升级的移动互联网和数字地球技术的发展趋势和应用，并直接在全球范畴得到飞跃式提升。伴随着各行业的迅速发展，信息化发展变成社会经济发展的关键发展趋势，成为经济增长的重要内容。