摘要：互联网和手机的快速发展，为移动电子商务带来了爆发式的增长。数据分析在移动电子商务运营过程中，能够促使决策和效率更加高效和准确，从而能够更全面地了解用户和产品的信息，有利于企业做出更加科学、合理的决策，促进移动电子商务健康向上发展。
关键词：数据分析; 移动电子商务; 应用;
新时期，互联网和无线通讯快速发展，促使信息传递打破了时空的限制，信息化、全球化成为世界发展的趋势。随着手机成为人们的生活必需品，互联网技术与移动通信技术的深度融合，促使移动电子商务快速发展。移动电子商务真正打破了时空的限制，能够在任何时间和地点获得整个网络的信息和服务。通过数据对用户的行为习惯进行分析，能够更好地对用户的心理进行揣测，从而更好地挖掘用户的需求，能够促使产品定位更加的精确。
一、移动电子商务的概念
移动电子商务可以简单地理解为移动和商务的组合，是移动中的商务，移动作为商务的手段，商务是移动的目的。从技术上看，移动商务是技术上的一种创新，同时也是企业管理模式上的一种创新。手机、掌上笔记本等移动通讯设备与企业的后台连接，网上商务活动通过无线通讯技术来进行，促使无线通信技术和电子商务技术得到了有效结合，能够打破互联网的限制，直接、高效地进行信息的互动，使电子商务的领域得到不断扩张，企业能够对市场动态和动向有更加及时的把握，移动电子商务能够消除时空的限制，让电子商务活动更加便捷，促使信息传输和商业交易能够随时随地进行。从用户上看，人们可以通过手机等移动通信设备来随时随地上网，查询需要的信息，购买相关的产品等各种电子商务活动。移动电子商务具有方便、灵活、快捷等特点，促使其在互联网销售平台占据着有利的地位。从商务上看，移动电子商务利用手机等移动终端设备在移动无线网络下进行各种商业活动，其本质上是一种电子商务技术的创新，促使用户进行各种电子商务活动不再局限于时空的限制，改变了传统电子商务的格局，是一种电子商务的新形势。伴随着网络化和全球化的发展，移动电子商务在全球氛围内得到了普及和快速发展，为世界经济发展注入了新的活力。
二、数据分析在移动电子商务的重要作用
(一)数据挖掘
数据挖掘技术主要有五种最常见的分析法，首先是分类技术，根据客户的不同特点把客户进行分类从而建立不同的组，之后把相关的客户分类到相应的组别里面。科学合理的分配，能够有效抓住客户的属性特征，对客户购买能力、购买趋势、购买的满意度等进行专业的分析。其次是聚类分析，聚类分析和分类有所不同，没有建立统一的小组，主要是分析现有的群体，从中找出具有相似目的性且尽可能比较多的客户来构建群体。接着是关联规则，在电子商务当中找到事物间的相互联系，并能够得到有效的利用。比如，当你买到一件上衣，会想到搭配的裤子，买了裤子又会想到鞋子，还会有相应风格的帽子、配饰等。这就需要分析客户的购物车情况，要清楚认识到衣服、配饰等各个物品的相关搭配，从而给客户相关信息的推送，不仅能够为客户提供更加全面优质的服务，还能促使销售额得到有效增加。还有时间序列分析，这一分析法适合一些在时间上、在周期上比较规律的客户。最后是偏差检测，在对数据进行分析的过程当中，一般会出现一些不太符合整理出来相关规律的数据，这些数据属于比较另类的数据，但是并不矛盾于整理出来的数据模型等构建出来的系统。需要特殊对待这些偏差数据，要对其进行重点分析，若有一个数据是正确的，但仍然存在着偏差，这其中一定有着重要的原因，从而对研究整体数据具有十分重要的意义。在移动电子商务中心对数据进行挖掘，最主要的原因就在于不是所有的客户都是购买者，这就需要对客户进行更加细致的分析，通过细分客户能够对不同的客户进行不同群体的划分，要对客户进行综合的考虑，既考虑客户创造的历史利润和现有利润，还需要充分考虑客户潜在的价值和未来的价值，从而有利于企业更好地掌握客户的情况，促进移动电子商务的发展。
(二)数据处理
数据处理主要有数据收集、数据清洗、数据对比、数据细分这四个方面。首先是数据收集，在移动电子商务当中，数据处理之前对于一款产品的分析团队而言最先做的事就是收集数据源。数据收集主要有一类是能够直接获取的数据，这类数据通常称为内部数据，还有一类是经过加工整理后才得到的数据，这类数据被称为外部数据，比如，手机当中的应用平台存在的下载数据。其次是数据清洗，其在数据处理当中是比较重要的部分，通过编程或者工具对数据进行筛选、补充、清除等，数据清洗最重要的目的就是在大量难以理解和杂乱无章的数据当中，抽取并且能够推导出有意义、有价值的数据。经过数据清洗后把有真正价值的数据进行保留，能够有效减少数据分析当中的障碍。接着是数据对比，数据分析通过对比来进行切入，数据若是缺失参照就无法进行定量评估标准的确定。分析通常采用横向对比和纵向对比来进行数据对比分析。最后是数据细分，在通过数据对比之后，发现了相关的问题，针对问题需要利用数据细分确定问题数据的范围，根据移动产品的差异，来分析数据异常范围和精度，之后进行相应的测试和修正。
(三)数据分析过程
对互联网上的客户交易信息进行数据分析，数据分析是运用挖掘数据的分析方法和技术手段来对移动产品的情况进行分析和挖掘，从大量的交易数据当中来总结产品流量与顾客转化率间的规律和特点，从而对消费者的消费特点进行有效分析。在实际当中，通过网络和交易信息把客户数据、市场数据、产品环节的数据进行提取，以此来建立模型。对数据进行分析通常采用比较和统计的方法，促使数据在开发利用中能够实现最大化。移动产品平台有很多获取用户信息的渠道，开发者能够通过多个维度来进行不同渠道数据对比效果，如用户的使用频率，用户的使用时长等多角度来对不同来源的用户进行对比。渠道的对比能够有效地找到适合产品发展的渠道，从而能够更好地完善产品的推广策略。用户在移动电子商务平台当中会对平台、产品贡献多少价值，这就是用户属性价值进行分析。用户营收最大化的方法需要根据用户频率来制定不同定价的方案，对于低频率的用户可采用单次收费的模式，而对于高频率的用户可以通过精品内容、广告等来收费。产品转化率对于移动电子商务而言能够有效增加开发者的收入，有效了解用户的情况和满意度有利于优化产品，提高产品的转化率。
三、数据分析技术在移动电子商务中的作用
在互联网信息化时代背景下，大数据得到了快速的发展并成为一种趋势。对于数据的分析是建立在数据的基础之上,要力求数据的准确性和有效性。这样的数据本身就是一种资源和财富，作为电子商务当中一项重要环节，数据分析对于移动电子商务有着重要的作用，能给企业提供有价值的数据参考依据，让企业在决策新产品的推出等相关问题时，能够做出合理的决策。对于企业的市场竞争来说，信息数据的全面真实有效才能促使企业生产的移动产品更符合人们的需求，在市场竞争当中才能占据有利的地位。利用最新技术手段和分析数据的方式，通过海量手机用户的交易数据进行数据分析，能够从中找到交易流量的规律和特点，从中可以对应用移动电子商务的消费者进行深入的了解，总结他们的消费特点，这样能够让企业更好地找到商机，促进产品的优化，提高企业的经济效益。在商业环境更加动态化的发展形势下，科学合理的数据分析，能够对产品进行更加有效的优化，建立更加完善的商业发展模式，对企业电子商务发展的营销策略、发展战略、管理水平等都具有重要的作用。
四、结语
在大数据时代，数据分析为移动电子商务市场的市场分析和消费行为分析提供了有力的依据，以此来制定企业的决策，企业通过有效的数据分析能够获得及时、动态、主观的数据，具有明显的全样本和大数据优势，这为移动电子商务的发展提供强有力的保障。
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