在大数据时代，规划工作者有机会从多个角度、多个渠道获得与城市空间、居民活动有关的知识。然而，数据之间信息重叠，相互关系错综复杂，反而会增加问题分析的复杂性。本文利用多源数据对居民的活动区域特征进行分析。一方面，利用移动通信数据，提出了居民个体活动的识别方法；另一方面，通过百度LBS云服务检索获取兴趣点详情信息、交通可达性信息，利用因子分析法，确定了区域特征的表征维度以及测度方法。在以上海市三个居住社区为研究对象的案例分析中，利用13项原始指标变量萃取出三项公共因子，从一般城市建成环境、公交设施分布、交通可达性等维度对区域特征进行了测度与评价。其次，利用移动通信数据识别居民的个体活动，通过空间连接，将居民活动所在区域的公共因子得分附加到居民个体活动的属性集中，对居民活动区域的特征进行分析。案例分析的结果表明，本文提出的方法能够支持居民活动区域特征的定量分析，在不同的分析场景下，分析方法具有普适性，分析结论能够较好地反映不同社区居民活动区域特征的共性与差异。