总之，利用大数据分析挖掘互联网用户需求与行为需要收集数据、清洗数据、存储数据，进行数据分析和挖掘，评估和优化指标，进行数据可视化，并建立实时监测和反馈机制。
利用大数据分析挖掘互联网用户需求与行为可以按照以下步骤进行：
1. 数据收集：收集和获取海量的用户数据，包括用户浏览网页的行为、搜索关键词、社交媒体上的互动等等。数据来源可以包括网站、移动应用、社交媒体平台、广告平台等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、格式转换等，以确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储和管理：建立一个可靠的数据存储和管理系统，以便对大数据进行有效的存储、管理和查询。常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和数据仓库等。
4. 数据分析和挖掘：利用数据挖掘和机器学习算法对大数据进行分析和挖掘，以发现用户的需求和行为模式。常用的数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘和文本挖掘等。
5. 指标评估与优化：根据挖掘结果，评估用户需求和行为的指标，并进行优化。这可以包括针对用户需求的产品改进、个性化推荐、精准营销等。
6. 数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现，比如制作图表、热力图、散点图等。数据可视化可以帮助更直观地理解用户需求和行为模式。
7. 实时监测和反馈：建立实时监测和反馈机制，定期分析用户行为和需求的变化，并及时调整策略和优化产品。
总之，利用大数据分析挖掘互联网用户需求与行为需要收集数据、清洗数据、存储数据，进行数据分析和挖掘，评估和优化指标，进行数据可视化，并建立实时监测和反馈机制。