中國IDC圈1月14日?qǐng)?bào)道：
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)具有互聯(lián)網(wǎng)的很多特征，但移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)作為一個(gè)新生事物，也有其自身的 “ 不同 ” 。
用戶在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上表征的不同
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的 “ 碎片化 ”
互聯(lián)網(wǎng)造就了宅男宅女，把人們拴在了電腦桌前;而 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) 又解放了宅男宅女，把他們又重新放回了現(xiàn)實(shí)世界中去。
在車站等車時(shí)，拿著手機(jī)在翻閱小說;站在商圈里，拿著手機(jī)搜尋熱點(diǎn)商家;或者是在睡覺前，拿著 PAD 看看有什么娛樂信息，看看喜歡的文章，既拉長了用戶們覆蓋的范圍，也拓寬了其使用網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間。
無疑，相對(duì)于成熟互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而言，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用主要還是在填補(bǔ)上下班、辦事途中，晚上睡覺前等碎片化時(shí)間。因此， “ 打發(fā)時(shí)間 ” 類應(yīng)用也躋身三大類主要應(yīng)用之一，而且受眾面極廣。
手機(jī)上的碎片化
雖然受眾面廣，時(shí)間占比高，但由于 “ 碎片 ” 的特點(diǎn)，目前還沒有一個(gè)很好的盈利模式將其利用起來。當(dāng)然，這也是一個(gè)市場發(fā)展必然要經(jīng)歷的過程。先讓盡可能多的用戶用起來吧，暫時(shí)先不要去考慮如何盈利，為時(shí)尚早。
手機(jī)閱讀的使用時(shí)間
手機(jī)視頻時(shí)間
可以看到，在晚上十點(diǎn)至十一點(diǎn)手機(jī)閱讀和手機(jī)視頻都達(dá)到了高峰，典型的睡覺前時(shí)間，從一個(gè)側(cè)面反映了手機(jī)應(yīng)用時(shí)間與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不同。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來的復(fù)雜形勢
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絕不僅是有線的業(yè)務(wù)延展到無線那么簡單。勢必會(huì)產(chǎn)生一些呈幾何圖形增長的業(yè)務(wù)，充分發(fā)揮移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)，比如 LBS ，比如 o2o 。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得一些本來看似不相關(guān)的東西串了起來，我隱隱有種感覺。元芳，你怎么看?
所以，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理絕不簡單是統(tǒng)計(jì)分析，而是多種更為先進(jìn)的算法來找到隱藏在層層迷霧下面的真相。
互聯(lián)網(wǎng)分析與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)分析上的差異
Web Analytics (網(wǎng)站分析)已經(jīng)被各種互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、電子商務(wù)企業(yè)、以及傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)網(wǎng)站廣泛使用。而 Mobile Analytics 卻還是一個(gè)新鮮的事物。它和 Web Analytics 有繼承的關(guān)系，但是又有明顯的區(qū)別。
(通常所說的 Mobile Analytics 主要指 Mobile Application Analytics ，也就是各種移動(dòng)設(shè)備上的原生應(yīng)用的 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 。)
在 Web Analytics 中，絕大部分情況下用戶是基于瀏覽器的 cookie 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的。
也就是說，其實(shí)使用同一臺(tái)電腦的同一個(gè)瀏覽器上網(wǎng)的兩個(gè)人會(huì)被計(jì)為一個(gè)獨(dú)立用戶( Unique Visitor )，而同時(shí)使用同一臺(tái)電腦的 IE 和 Chrome 瀏覽器的同一個(gè)人卻會(huì)被計(jì)為兩個(gè)獨(dú)立用戶。 Mobile Analytics 的對(duì)象卻不同，它是按照移動(dòng)設(shè)備(例如手機(jī))來統(tǒng)計(jì)的，絕大部分情況下每個(gè)移動(dòng)設(shè)備的使用者是唯一的。所以它比 Web Analytics 更能精確到人，這意味著可以在此基礎(chǔ)上提供更個(gè)性化的服務(wù)和更精準(zhǔn)的營銷。
手機(jī)上的數(shù)據(jù)分析
這還不是 Mobile Analytics 唯一讓人著迷的地方。瀏覽器的 Cookie 很容易被清除或覆蓋，但是基于設(shè)備的統(tǒng)計(jì)相對(duì)更為穩(wěn)定和長久。這使得用戶細(xì)分( Segmentation )和斷代分析( Cohort Analytics )可以更加準(zhǔn)確和實(shí)用。我們可以通過某種條件(例如當(dāng)年 3 月份的新增用戶并且使用時(shí)長超過 20 分鐘的)篩選出一批用戶，分析他們的行為模式。
Mobile Analytics 和 Web Analytics 還有個(gè)很大的區(qū)別是，前者統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，有可能是離線或者信號(hào)不好、網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的狀態(tài)，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無法立即上傳。等到數(shù)據(jù)能上傳時(shí)，可能已經(jīng)隔了幾小時(shí)到幾天不等。而 Web Analytics 則不會(huì)出現(xiàn)這種情況，不能上網(wǎng)就無法訪問網(wǎng)站，如果能上網(wǎng)站但是不能連接到統(tǒng)計(jì)服務(wù)器，這部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也不會(huì)被重新發(fā)送。這使得 Mobile Analytics 需要更復(fù)雜的數(shù)據(jù)補(bǔ)償策略。
從數(shù)據(jù)量上來說， Mobile Analytics 一點(diǎn)都不比 Web Analytics 少。它需要統(tǒng)計(jì)很多Web Analytics 所沒有的數(shù)據(jù)，例如設(shè)備型號(hào)、應(yīng)用版本、推廣渠道、甚至位置信息，同時(shí)還有很多開發(fā)者自定義的事件。而移動(dòng)設(shè)備(含平板電腦)總量的增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 PC (含筆記本電腦)總量的增長率，每個(gè)移動(dòng)設(shè)備上的移動(dòng)應(yīng)用個(gè)數(shù)的增長也非?？?。所以提供公共服務(wù)的 Mobile Analytics 平臺(tái)都是典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。