移动互联网具有广阔的发展前景,而随着移动网络数据量的爆发性增长,运营商的盲目扩容不能满足用户的需求。在大数据时代背景之下,移动互联网数据中蕴含的信息价值十分巨大,根据移动互联网业务行为特征采取针对性的措施具有重要意义。随着新兴业务的出现以及用户行为模式的改变,急需针对目前的现实情况对移动互联网的业务行为进行统计分析,探究有助于优化网络资源部署、提升用户体验的网络流量规律。同时,以往网络流量的研究成果不能全面准确地应用于目前实际网络情况,自相似等重要特性是否仍适用于当前网络流量,也有待验证。本文从实际采集的真实数据出发,对移动互联网中的即时通信类以及流媒体类两大类业务进行了多方面的研究分析。分别采用统计和自适应聚类的方法研究了典型业务的流向以及流经重要网络节点SGSN业务流量特征,研究结果为运营商针对性资源部署提供了重要参考；利用自相关函数和Hurst指数研究了具体业务在不同时间尺度下的流量变化规律,结果显示即时通信类以及流媒体类业务具有显著的自相似特性；提出综合相关性指标分析了业务间相关性,得到结论——即时通信类业务间存在显著的相关关系,相关性主要体现于用户间相关性,流媒体类业务间相关性相对较弱。研究成果将促进运营商以及服务提供商由粗放式向精细化运营模式的改变,促进运营商从目前的增容不增收的尴尬境地,向运营商和用户的双赢的方向改变。