随着人类联系越来越密切通信技术的迅速发展以及移动终端设备技术的不断提升,人类已经进入移动互联网时代,而通过移动终端设备接入互联网获取信息和服务成为当今信息时代的一种新的主流交互方式。紧随着移动互联网发展的大数据时代也接踵而来,“移动互联网”和“大数据”成为当前互联网领域内最热火的两大话题。人们日常生活中通过移动终端的各种应用软件获取导航、健康、学习、天气、新闻、社交等服务成为人们生活的一部分进而成为一种生活习惯。移动终端设备的发展也呈现出突飞猛进的态势,智能设备软硬件的发展升级速度已经远远超过PC。因此各大互联网公司提供移动互联网服务的质量和对用户行为分析认识程度直接关系到自身能否在新的浪潮得到新的发展,所以对移动互联网的服务质量及用户行为相关领域的学术研究有着深远的价值,无论是对移动互联网相关企业的市场发展的推动还是移动互联网的格局都有着重要的意义。本文从移动终端获取实测数据出发,提出一种通过移动终端应用采集服务质量及用户行为数据、分析数据得到服务质量情况及用户行为方法。利用云计算数据分析平台实现终端应用数据的存储和分析,构建了基于Hadoop的云计算海量终端数据的分析平台,并且通过观察实测数据研究了移动互联网服务质量指标和用户行为规律,证实了该方法的可行性。该方法有四大部分组成：移动终端数据采集应用设计、基本服务性能指标分析、业务数据的建模分析以及用户行为交互数据建模分析。在终端数据采集应用设计部分,本文采用当前移动终端主流操作系统之一的Android系统上进行设计。在用户请求该云平台提供服务时能够采集到整个服务交互过程中该集成应用服务性能数据和网络性能数据,同时用户在请求与云端的交互的行为操作也同时被记录下来,将采集到的数据通过多种策略上传到云计算数据分析平台进行存储。通过上述终端数据采集到数据,只能得到某一时刻某一网络某一项业务单点的数据是最原始未处理的数据,通过这些原始数据还无法获得移动互联网服务质量指标。所以基本服务性能指标分析和业务数据的建模分析上对采集到的数据进行了数学模型建模。通过数学模型来挖掘数据之间的深层次的联系,从而获得整体服务质量的数据指标情况。在得到移动互联网服务质量结果和用户请求服务的行为数据基础上,进一步采用云计算数据分析平台研究移动互联网服务质量对用户的行为的影响,在用户行为交互数据建模分析模块,本文分别从终端和云端两大维度出发,在终端的维度上,研究了终端的接入方式、终端信息和终端业务参数模式,利用概率稳定因子给出了移动互联网的终端接入服务的规律公式描述；然后通过算法获取了某云服务平台主要业务的数据率,并得出其使用次数、等待响应时间、成功率的指标上的属性值。在云端维度上,利用可视化的方法描述云服务平台各项业务服务的指标数据的动态显示。通过本文从移动终端数据采集使用云计算分析平台数据分析得出移动互联网下提供的业务服务的服务质量以及用户行为数据的方法。提供了移动互联网服务质量和用户行为研究重要的参考研究价值,通过该方法首先可以得到当前业务服务总体质量情况有利于后期的质量优化比较和监控报警的作用,其次通过终端采集的行为数据可以分析出用户请求业务服务的数据,为后来的提升改善用户体验增加用户的满意有着重要意义。