近年来,随着无线网络和移动通信技术的空前发展和快速普及,智能手机（以下简称手机）等移动终端以前所未有的速度融入人们的生活,记录着人类生产生活的方方面面。在手机应用软件（APP）中存储了大量用户个人信息,这些信息成为了当下数据分析研究的热点。通过有针对性地对多源APP的用户行为信息进行数据分析,可以掌握用户的行为习惯和生活喜好等。本文选择用户日常生活使用频次高的四款手机APP数据进行数据采集和分析,得到用户的社会关系、购买习惯、移动轨迹等信息。本文采集了多个APP的用户数据信息,并对用户行为数据进行分析,挖掘出用户的潜在行为特征和行为规律,设计并实现了多源APP数据采集和分析系统,主要工作如下:（1）采集了多源APP的用户个人数据信息。本文研究了 APP数据采集技术,使用基于APP的爬虫技术和ADB模拟操作技术进行采集,对多源APP数据进行预处理并存储至MySQL数据库,构建了用户个人信息库。（2）分析了用户行为数据和进行了用户购买行为预测。本文通过分析用户行为数据,得出用户行为规律和用户异常行为;根据系统的应用场景,在现有真实用户行为数据集的基础上,利用集成分析算法XGBoost对用户购买行为进行精确预测,通过实验证明了算法的有效性,并验证了应用于系统的可行性。（3）设计并实现了多源APP数据采集和分析系统。本文分析了系统应用场景和系统需求,围绕系统的用户登录功能、用户信息采集功能和用户信息分析功能进行工程开发,便于直观地对目标用户的行为进行全面宏观把控。