设计和实现互联网数据挖掘与分析平台需要考虑以下几个关键步骤：

1. 确定需求和目标：首先，明确平台的需求和目标。确定你希望从数据中挖掘和分析的信息，并明确你想要实现的功能和提供的服务。

2. 数据收集和存储：建立一个数据收集系统，收集互联网上的数据。这可以通过网络爬虫、API接口等方法来实现。收集到的数据需要进行清洗和预处理，并存储在适当的数据库中，如关系型数据库或分布式存储系统。

3. 数据挖掘和分析算法：选择和实现适合你的需求的数据挖掘和分析算法。这可能包括文本挖掘、机器学习、统计分析等技术。根据你的目标，使用相应的算法来提取有价值的信息和模式。

4. 可视化和报告：设计和实现一个用户友好的界面，用于展示挖掘和分析的结果。这可以包括数据可视化、图表展示、报告生成等功能，使用户能够直观地理解和利用分析结果。

5. 数据安全和隐私保护：确保平台的数据安全和隐私保护。采取必要的措施来保护用户数据的机密性和完整性，如加密、访问控制、数据备份等。

6. 扩展性和性能优化：考虑平台的扩展性和性能优化。随着数据量的增加，平台需要能够处理大规模的数据，并具备良好的性能和响应能力。使用合适的技术和架构来实现可扩展性和性能优化。

7. 用户反馈和改进：与用户保持良好的沟通和反馈机制，收集用户的意见和建议，并进行相应的改进和优化。

需要注意的是，设计和实现互联网数据挖掘与分析平台是一个复杂的过程，需要综合考虑数据处理、算法选择、用户体验等多个方面。同时，还需要关注法律法规和道德伦理等方面的约束，确保平台的合规性和可信度。