摘要：随着互联网的发展产生了很多相关的技术和理论，其中得到广泛应用的一项就是数据挖掘，数据挖掘的作用是显而易见的，而且具有传统方法不具有的广泛性、针对性和科学性。
关键词：互联网行业；计算机；数据挖掘技术 应用
前言：
计算机技术作为一种新型的技术，要想实现其成熟的发展还有很长的道路要走，但是即使是在计算机相关技术还有待于进一步成熟的今天，我们仍然可以非常直观的看到计算机技术给我们的生活带来的变化，比如说，今天我们使用支付宝、微信等应用就可以实现手机支付。其中，数据挖掘技术加快了信息的流动速度：
（1）使用数据挖掘技术能够实现对用户、消费者信息的统计和归类，进而帮助企业获取更多的经济收益；
（2）使用数据挖掘技术能够提升数据统计的科学性，因为任何数据统计结果的科学性都在很大程度上受到数据量的影响，如果一组数据的数据总量比较大，那么最终的统计结果的真正性和科学性就要更高一些；
1.互联网行业发展简介
随着信息技术的迅猛发展，互联网的应用不再局限于某个部门某个行业，而是与传统行业产生深度融合，既从根本上改不了传统行业的经营方式和运转模式，而且根据时代需要发展出多种新型事物。互联网 + 传统行业逐渐成为当前我国社会经济发展的主要趋势，其中发展已经比较成熟的是网上购物等，此外网络金融、网络教学等行业也得到快速发展，其前景都是十分美好的。互联网与传统行业的结合不仅改变了各个传统行业的经营模式，也在很大程度上改变了人们的生活方式和思想观念。尤其是当前人们生活节奏不断加快，互联网的便利和快捷为众多网友喜爱。当前人们在互联网上不仅获取各种信息，而且通过互联网进行沟通交流，这不仅仅局限于个人生活方面，还包括工作等各个方面。人们利用互联网进行购物更是成为当前人们的主要生活方式。随着人们对互联网依赖性的加深，人们对于互联网的各种新的需要也不断发展出来。在这种背景下，在已有的互联网基础上进行科技创新和探索，从而开展新的互联网技术的挖掘和应用，为网民带来更加优质的服务，已经成为当前互联网的主要发展趋势。在众多互联网新型技术和方法中，数据挖掘具有独特优势，已经在实际应用中发挥出良好作用，并将得到更加广泛的应用和发展。
2.数据挖掘技术的概述
数据挖掘技术又被称为数据开采技术，它的作用不仅在于数据挖掘，而且，能够对数据进行分析和整理，并最终汇聚成统计数据，其中最重要的就是数据分析技术。数据挖掘技术与以往的数据分析技术相比，具有科学性更高的优势。数据挖掘技术可以被应用在人工智能的发展等多个方面，近些年随着技术的发展和社会对于数据挖掘技术的需要，数据挖掘技术已经被大范围的被应用于“互联网 +”行业中。具体来讲，数据挖掘技术分为内容、结构和信息挖掘三大类，内容挖掘指的是从所有的信息和数据中挖掘到用户所需要的信息，进而创造出更多的数据量；结构挖掘指的是将互联网中所有的链接结构模式挖掘出来；而信息挖掘就是在对所有的访问信息进行挖掘的基础上，找到自己所需要的和有价值的信息，总体上来讲，以上三种数据挖掘技术都涵盖了统计学、经济学和计算机语言等多个学科，也就意味着，要想综合运用好数据挖掘技术或者说最大限度的实现数据挖掘技术的价值，就要相关的数据统计人员做好经济学、统计学、数学和计算机语言等多个学科的知识储备工作。
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3.互联网行业中计算机数据挖掘技术的应用
近些年，随着技术的逐渐普及和大范围应用，数据挖掘技术的功能和价值逐渐凸显，在各个行业中多要使用到数据挖掘技术，比如说，在金融行业中要使用数据挖掘技术进行金融数据的挖掘和分析，通过构建数据模型的方式实现最大化的金融投资收益；在市场营销行业中，数据挖掘技术能够实现用户和消费者信息的整理和统计，进而总结出基于地缘或者是趣缘的用户特征。在互联网行业中，数据挖掘技术一般被应用于购物网站的客户行为分析和感知评价系统中。
3.1数据挖掘技术在网购客户行为分析上的作用
近些年，网购成为越来越多年轻人的主要购物方式，不仅表现在网购消费者数量的增多，而且，网购的交易量和交易额也呈现指数化增长。大型的网购平台有淘宝、京东、聚美优品等电商平台，甚至电商平台也正在实现商品类别的分类。在这样的情况下，对网购消费者的消费行为进行分析，就具有十分重要的理论和现实意义。将数据挖掘技术应用于网购消费者客户行为分析上：
（1）有助于电商平台对自身的客流进行综合分析，方便今后的营销策略的制定和企业的长远发展策略的制；
（2）电商平台还可以利用数据挖掘技术对竞争企业的交易额和交易量进行分析，分析竞争企业的优势和不足，进而弥补和学习，做到“知己知彼，百战不殆”；
（3）通过使用数据挖掘技术，能够给用户和消费者提供更优质的商品和服务，比如说，淘宝平台有一个功能叫“猜你喜欢”，是根据用户的购物习惯和消费能力进行喜好猜测的，对于提升用户粘性和刺激消费具有重要的意义。具体来讲，互联网消费者用户行为分析是一个非常复杂的过程，不仅需要使用数据挖掘技术对潜在消费者的购物车商品特点进行总结，而且，需要对消费者的购物习惯进行总结归纳，这样才能起到很好的用户行为分析数据。在现有的技术条件下，数据挖掘技术已经在客户行为分析上起到了很大的作用，相信在今后的生活中，随着技术的进一步完善，数据挖掘技术的精确性和科学性将会实现大幅度的提升。
3.2计算机数据挖掘在感知评价系统中的应用
计算机数据挖掘还可以应用到具体的感知评价系统中，这是由于随着社会经济发展，企业对顾客的消费体验更加关注，也就是感知评价系统。在当前激烈的市场竞争环境下，只有准确掌握顾客的消费体验，才能及时帮助企业改进其产品或者服务，促使其不断满足消费者的最新需求，从而有效提高用户体验，最终达到吸引客户的目的，提高企业的市场占有率，提高企业在市场竞争中的优势。数据挖掘在企业的感知评价系统中起到重要的作用，数据挖掘具有强大优势，企业通过数据挖掘可以收集大量关于用户消费体验的数据信息，在此基础上企业利用数据挖掘可以对客户的感知评价进行系统的统计和分析等，准确掌握广大消费者对于相关产品或者服务的消费体验，准确掌握消费者对于相关产品或者服务的改进意见和建议，这些信息具有珍贵价值，可以为企业制定科学合理产品生产计划和服务改进方式计划提供有效的数据支持，大大提高产品和服务的针对性和实用性，不断提高用户的消费体验。数据挖掘帮助企业准确掌握消费者对于产品或者服务不满的地方，企业可以根据这些信息对客户感觉到不满意的地方进行改进，提高客户对产品和服务的满意度，增加顾客的感知价值。这一过程无疑有助于企业取得消费者青睐，提高其市场占有率，促进企业的长远健康发展。
结语
数据挖掘技术又被称为数据开采技术，使用该技术能够实现信息的挖掘和分析，将其应用于互联网行业中，一方面能够对网购消费者的消费行为进行分析，此外，还能够实现用户感知评价系统的构建和完善，继而帮助企业创收更多的经济收益，并在这一过程中推动信息技术的发展。
参考文献：
[1]范苏颖.浅析计算机数据挖掘技术[J].信息系统工程，2017（01）：94.
[2]王洪飞.计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2016（09）：147-148.
论文作者:高磊
论文发表刊物:《基层建设》2019年第9期
论文发表时间:2019/8/1
标签：数据挖掘论文; 互联网论文; 技术论文; 消费者论文; 企业论文; 行业论文; 数据论文; 《基层建设》2019年第9期论文;