教育软件产业在中国的发展随着计算机科学技术等相关信息技术的发展不断地更新其销售模式，产品电子化平台的销售由2002年到2006年度过了艰难的起步期。在当代电子商务盛行的时代，B2B、B2C电子商务网站亦成为了教育软件企业进行激烈竞争的平台。由于网络教育软件销售起步较晚，众多的教育软件企业面临销售平台转型、人员技术力量薄弱、产业与网络环境契合等相关问题，且网络市场分析和预测的相关工作仍不完善，对客户信息搜集和处理方法与客观情况偏离。另外，在消费者群体少的现实状况下，加之缺乏良好的运营策略，网络教育软件产业发展的恶性循环导致的可能性是极大的。因此，在数据挖掘的基础上有必要对这方面做一些尝试性的工作。本研究在数据挖掘技术的基础上研究新的信息分析策略。总共分为三个步骤：1.找到网络教育软件产品的高价值客户。无论是实体店经营或是网络虚拟平台经营，企业都需要掌握重要的客户信息，重要的客户信息搜集需要建立系统的搜集策略，通过高效的搜集策略获取有价值的客户信息，研究利用RFM客户价值预测模型，对软件产品RFM权重程度的界定提出分析策略，将客户按三个指标进行分层并找出高价值客户，为研究客户消费行为的潜在规律找到目标对象。2.对高价值客户进行网络浏览和消费路径的分析，提出构建新路径模型策略，对型样进行分析计算并得出结果。首先对网络顺序浏览路径原始模型中的不足之处指出改进方法，将原始路径模型进行重构，在顺序浏览路径中引入回溯路径。然后通过利用TFTA算法原理，结合路径中的关键回溯点和时间点间隔进行量化演算，得到新的网页关联和商品关联结果。3.将算法过程机器实现，设计思路进行程序编译，对设计过程的步骤进行机器化演算，并将过程输出，可以帮助提高演算结果的可行性和准确度，使网络教育软件企业在庞大的数据处理过程中实现高效率。本研究在一定程度上支持了前人的研究成果，并在此基础之上针对不同的研究对象具体问题具体分析，最后对论文进行了总结并归纳研究中的成果和后续的研究建议，希望本研究可以为该领域相关研究的不断深化提供帮助。