利用数据分析来了解活跃用户的需求和偏好是非常重要的，可以帮助管理者更好地理解用户行为，优化产品和服务，提高用户满意度和留存率。以下是一些具体的方法和步骤：
数据收集：首先，需要收集与用户行为和偏好相关的数据，包括用户的点击、浏览、购买记录，以及用户填写的问卷调查等。这些数据可以来自网站分析工具、移动应用分析工具、CRM系统、以及市场调研等渠道。
数据清洗和整理：收集到的数据需要进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等，确保数据的准确性和完整性。
数据分析工具：选择合适的数据分析工具，如Excel、SPSS、R、Python等，对数据进行分析和挖掘。可以采用统计分析、数据可视化、关联分析、聚类分析等方法，深入了解用户行为和偏好。
用户画像分析：通过数据分析，可以建立用户画像，包括用户的基本信息、偏好特征、行为习惯等，从而更好地了解用户群体的需求和特点。
用户行为路径分析：通过分析用户在产品或服务中的行为路径，可以了解用户的兴趣点、流失点和转化点，为产品优化和营销策略提供依据。
A/B测试：利用数据分析进行A/B测试，比较不同方案或策略对用户行为和偏好的影响，找出最有效的方案。
反馈和改进：根据数据分析的结果，及时调整产品功能、服务策略，满足用户需求，提高用户满意度和忠诚度。
通过以上方法，可以利用数据分析来深入了解活跃用户的需求和偏好，为产品和服务的优化提供有力支持。