随着互联网技术的不断发展，越来越的多互联网产品进入人们的生活，微博便是近年来，在全世界范围内蓬勃发展。风靡全球的微博客凭其140内的文字，时时刻刻在向世界传达着各种信息。目前，在中国，微博已俨然成为了新的新闻发布渠道，消息中心，社交网络中心，以及娱乐中心。在我国，新浪微博独领风骚，在微博运营领域独占鳌头。然而微博的用户也独具特点，他们大多善于接触新鲜事物，是互联网的资深用户。在微博运营越来越商业化的同时，如何抓住用户，如何营销才是用户不会反感成为了目前紧要的问题。本论文立足于新浪微博运营商的角度出发，探索微博用户的挖掘，对客户进行分类，以促进新浪微博运营商实施新的营销策略。本文分为了理论部分与实证两个主要部分分别为理论部分和实证部分。理论部分主要介绍了在文章用到的理论知识，首先是对数据挖掘的理解，对微博使用者的分析，与从商业角度进行的客户分类。接着，本文介绍了文章的主体模型，也就是CRISP-DM模型，这个模型贯穿在整个数据挖掘实证的过程中，再次，介绍了数据预处理与数据清洗，以及数据挖掘算法。在实证部分，本文使用了SPSS CLEMENTIN12.0软件进行实证分析。SPSS CLEMENTIN是一款以数据流为中心的数据挖掘软件。在这个部分首先进行聚类挖掘接着进行分类挖掘，这样做的目的是，通过对客户进行聚类，找出微博用户的大致类别，从而应用到分类挖掘里。纵览全文，本论文围绕新浪微博用户的挖掘分类而展开，通过实证对比分析不同类别新浪微博用户的特征，并在最后做出总结和展望。