在当今社会,随着智能移动终端的高速发展与普及,移动互联网产业正逐步赶超传统互联网产业,成为人们生活、工作、学习中不可或缺的一部分。现在人们已经可以随时随地获取信息,通信联络,学习知识,分享与表达。与之相应的,蕴藏着丰富价值的移动数据也正以指数级的速度爆发增长,但与传统互联网不同,移动互联网有着移动性、复杂性等特点,使得大家在研究移动互联网数据时不能简简单单的照搬传统互联网的思路。如何将现有的通信技术,信息采集技术,数据挖掘技术应用到移动互联网中来,将是日后技术应用领域的重点研究方向。本篇论文将结合移动互联网数据的特征,在分析研究传统数据挖掘算法的基础上,将基于划分的聚类算法与基于层次的聚类算法相融合提出一种混合型聚类算法。该算法能够避免随机选取初始聚类中心的问题,使用基于划分的聚类算法对数据集进行初始化,然后对处理后的数据集进行从下而上的基于层次的聚类分析,能够大大提升聚类速度。最后使用R语言工具对算法进行仿真,证实了算法的合理性与有效性。以上述数据挖掘算法为理论基础,文章最后设计实现了移动互联网数据分析平台,该平台由数据采集模块、数据分析模块、数据存储模块、数据展示模块、用户管理模块等组成,能够应用本文设计的数据挖掘算法对移动互联网中的数据进行分析并将分析结果呈现给用户,最终再次证实了该算法的可行性。