网络大数据已成为国家战略资源。大数据挖掘作为一种新兴技术，已成为推动经济社会发展的重要力量。本文将从网络大数据挖掘的意义、应用领域、技术手段等方面进行探讨，旨在为我国网络大数据挖掘的发展提供有益参考。
一、网络大数据挖掘的意义
1. 提高政府决策效率
网络大数据挖掘可以帮助政府了解社会民意、经济发展态势、民生需求等信息，从而提高政府决策的科学性和准确性。据《中国大数据产业发展报告》显示，我国政府大数据应用已覆盖20多个领域，为政府决策提供了有力支持。
2. 优化企业经营管理
企业通过大数据挖掘，可以分析消费者需求、市场趋势、竞争对手情况等，为企业经营决策提供有力依据。据《中国大数据企业应用研究报告》显示，我国企业大数据应用已覆盖50多个行业，为企业发展注入了新活力。
3. 促进科技创新
网络大数据挖掘为科研人员提供了丰富的数据资源，有助于发现新的科学规律、突破关键技术。据《中国大数据产业发展报告》显示，我国大数据技术在人工智能、物联网、生物医疗等领域取得了显著成果。
4. 提升民生服务水平
大数据挖掘可以助力教育、医疗、交通等领域，提高民生服务水平。例如，通过大数据分析，教育部门可以优化资源配置，提高教学质量；医疗机构可以精准诊断疾病，提高治愈率。
二、网络大数据挖掘的应用领域
1. 政务领域
政务大数据挖掘可以帮助政府提高政务服务水平，实现政务数据资源共享。如通过分析政务数据，优化行政审批流程，提高行政效率。
2. 电子商务领域
电子商务企业通过大数据挖掘，可以了解消费者需求，实现精准营销，提高销售额。如淘宝、京东等电商平台已广泛应用大数据技术，为消费者提供个性化服务。
3. 金融领域
金融行业通过大数据挖掘，可以防范金融风险，提高信贷审批效率。如蚂蚁金服、腾讯等金融企业已将大数据技术应用于信贷、支付、保险等领域。
4. 医疗领域
医疗大数据挖掘有助于提高诊断准确率、优化医疗资源配置。如我国多家医疗机构已开展基于大数据的精准医疗研究，为患者提供个性化治疗方案。
三、网络大数据挖掘的技术手段
1. 数据采集与处理
数据采集与处理是网络大数据挖掘的基础。通过数据清洗、数据整合等技术手段，为后续分析提供高质量的数据。
2. 数据挖掘算法
数据挖掘算法是实现大数据挖掘的核心。常见的算法有关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。
3. 大数据分析平台
大数据分析平台为大数据挖掘提供了技术支撑。如Hadoop、Spark等分布式计算平台，能够处理海量数据。
4. 人工智能技术
人工智能技术为大数据挖掘提供了智能化支持。如深度学习、自然语言处理等技术，可以提高挖掘结果的准确性和可靠性。
网络大数据挖掘作为新时代的智慧源泉，在我国经济社会发展中具有重要作用。未来，我国应继续加大网络大数据挖掘的研究与应用力度，推动大数据产业健康发展，为我国经济社会发展提供有力支撑。
