在利用网络视频进行用户行为分析和数据挖掘时，可以采取以下步骤：
数据收集：首先需要收集大量的网络视频数据，可以通过爬虫技术从各大视频网站获取用户行为数据、视频内容数据等。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据质量。
特征提取：从视频数据中提取出有用的特征，比如视频时长、观看次数、点赞数、评论数等，作为后续分析的输入。
用户行为分析：利用数据挖掘技术，分析用户在观看视频过程中的行为模式，比如观看时长、观看顺序、喜好类型等，从而了解用户的兴趣和偏好。
用户画像构建：根据用户行为数据，可以构建用户画像，对用户进行分类和分群，为个性化推荐和定制化服务提供依据。
数据挖掘模型建立：根据用户行为数据和视频内容数据，建立数据挖掘模型，比如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等，发现用户之间的关联性和规律性。
结果分析和优化：对数据挖掘模型的结果进行分析和评估，不断优化模型，提高用户体验和推荐准确性。
案例分析：以某视频网站为例，通过分析用户的观看历史、点赞行为和评论内容，发现了一些用户群体对特定类型视频的偏好，进而调整推荐算法，提高了视频点击率和用户留存率。
综上所述，利用网络视频进行用户行为分析和数据挖掘，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化产品和服务，提升竞争力。