信息在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。海量数据分析在广告投放、科学决策等领域发挥了重要做用。如何从数据中发现有价值的信息已经成为人们普遍关注的问题。近年来,我国信息化建设有了飞速的发展：骨干网和接入网带宽增加、用户规模不断扩大。这些情况对运营商的网络管理能力提出了挑战。网络流量监测技术是运营商分析网络状态、进行网络管理的有效手段。通过网络流量监测系统可以获得海量的网络用户行为数据。这些数据蕴含着网络流量变化规律和用户行为特征等有价值的信息。网络用户行为分析对提高运营商网的络管理水平和服务质量有很大意义。当前,由于监测数据规模庞大、内容复杂等因素对网络监测数据的分析工作还有很多值得改进的地方。近年来分布式存储和计算发展得很快,逐渐成为海量数据处理的有效方法。本文将网络监测数据的格式特点、流量特点以及分析需求等因素与分布式的思想结合起来,提出了一个基于分布式方法的用户行为分析系统(User Behavior Analysis System, UBAS)。这个系统分为数据存储和查询分析两部分。存储子系统通过适当的数据转发规则实现了系统存储能力的提高和扩展性能的加强；它还通过文件分片和基于B+树结构的索引结构加快了数据的响应速度。数据查询子系统一方面通过定义数据的查询分析命令实现了对于多种查询分析需求的支持,另一方面通对结果的归并实现了对集群计算资源的有效管理和利用。最后,本文还使用UBAS对某市GPRS网络用户行为特征进行了分析。