网络技术的发展日新月异,从固网到移动网络,网络用户数爆发式增长,新兴网络应用的出现深刻地改变着人们的状态。人们可以通过网络进行购物、观看视频、浏览新闻、网上社交等等,这些都已经成为了人们生活必不可少的一部分。网络的便捷为人们追求更高效的生活提供了有力的保障。网络流量伴随着互联网的渗透成倍增长,上TB级的日流量活动早已屡见不鲜。网络业务的广泛性致使网络结构愈发复杂化,控制好网络质量、管理好网络体系对于运营商间的竞争有着良好的促进作用。因此通过一定的测量方法监控用户访问网络的服务质量,挖掘影响网络质量的因素,检测网络异常,有助于提升用户体验,促进网络社会进一步发展。论文首先介绍了网络质量分析的必然性和发展性。通过对比现有的一些网络质量测量方法,得到不同测量方法下的优缺点。并基于此,提出了主被动结合的网络质量测量系统。该系统包括4大模块:数据采集模块、数据管理模块、数据分析模块和数据可视化模块。接着对忙闲时段、有无缓存、不同业务类别这三个因素从整体上分析了端到端的网络质量,得到不同因素对网络质量的影响大小。为了更深入发掘网络质量与相关因素的关联性,本文又定义了首包时延来指定网络质量,并分析了该时延的影响因素。然后对于网络时延与服务器运营商类别、位置的关系进行了深入研究,得到网络时延与服务器物理距离的关联性。最后对网络质量时延数据进行异常检测,通过聚类的方式来判别出数据集中的异常值,并分析产生这些异常的原因。论文提出了自主设计的主被动结合的网络质量测量方法。所采集的数据来自于真实网络环境中的用户时延数据,并以这些数据为基础,通过数据分析和挖掘方法得到影响网络质量的主要因素,从多维度、多视角发掘网络质量与其它指标的关联性,检测特定的网络异常数据发现网络异常原因,这些研究对于挖掘和利用数据价值有着重要的启示。