互聯網信息技術的迅速發展，大數據時代悄悄地來臨。大數據是一種時代特征及數字平臺，內容包括數據優化、分配與管理。在根據平臺的操作過程之中，數據自身潛在的信息難以完成精確的查詢，這就需要采用深層次發掘或是優化數據挖掘技術的方法來解決，數據挖掘技術隨之產生。
各行業的發展，都逐漸滲透大數據技術，大數據分析變成行業發展主流，也是當前企業擺脫瓶頸問題的重要手段，因而過去單一數據信息分析系統逐漸被取代，全新升級的數據挖掘技術成為后面發展趨勢的主要趨勢。
公眾號：運營商大數據抓取
數據挖掘的實際含義
數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊不清的、隨機的實際數據中，提取出蘊含在其中的，大家事前不清楚的，可是具備潛在有效性的信息和知識的過程。
用于開展數據挖掘的數據源必須是真實的大量的，而且可能不完整和包含一些干擾數據項。發現的信息和知識必須是用戶感興趣和有用的。一般來講，數據挖掘的結果并不要求是完全正確的知識，只是發現一種大的趨勢。
數據挖掘的商業運用關鍵包括用戶細分化、用戶獲得、用戶維持、交叉式營銷四個層面。
1、用戶細分化
用戶細分化是將企業應對的異質性用戶群體依照一定的標準或規范區劃為多個小的、同質性的群體的個人行為。一個細分化群體內的用戶對企業而言具備同樣或類似的價值或個人行為特點，而不一樣群體的用戶對企業而言則具備不一樣的價值或個人行為特點。
2、用戶獲得
用戶獲得對于企業來講是開拓新市場的關鍵方式，業務部的工作人員盡管能夠應用一些傳統的方式開展規模性的營銷活動，但如果他們在活動的方案策劃環節可以獲得大量的市場信息，一定會使營銷活動更加成功。
數據挖掘技術性能夠協助市場工作人員對潛在用戶開展挑選工作。而市場工作人員所需做的就是將數據挖掘工具所提供的潛在用戶與他們所感興趣的營銷活動方式聯系起來。
3、用戶維持
隨著市場需求的日益激烈，得到一個新用戶的成本費越來越高，造成維持原來的用戶的價值越來越高。企業若是需要了解哪些用戶有轉向別的企業的趨向，能夠使用決策樹算法來對用戶群體開展預測分析，以發現他們之中什么類型的用戶最有可能“換工作”。
4、交叉式營銷
交叉式營銷就是指店家在向用戶提供他們現在消費產品以外的其他產品的營銷活動。當然可以應用數據挖掘技術來協助分析交叉式營銷。一般來說，能夠從分析目前用戶的選購個人行為數據信息開始，這種數據信息能夠從企業的市場銷售數據庫查詢之中尋找。
從實質上看，多種產品的交叉式營銷和單獨商品的營銷沒有本質的區別，關鍵都取決于店家以最經濟的方式向目標用戶提供最好的商品和服務項目，進而做到“互利共贏”。
互聯網大數據下，數據挖掘的實際意義
在當今時代下，多種多樣數據信息技術得到飛速發展，像其中互聯網技術、云計算技術及信息技術性等，并從而衍生出全新升級的移動互聯網和數字地球技術的發展趨勢和應用，并直接在全球范疇得到飛躍式提升。伴隨著各行業的迅速發展，信息化發展變成社會經濟發展的關鍵發展趨勢，成為經濟增長的重要內容。
