用户喜好特点。可以根据用户喜欢在产品里做的事情进行分类和打标签。标签可以用于机器学习模型来提高用户参与度，用于运营和营销策略来提高用户留存或者进行流失用户找回等等。

用户生命周期。可以将用户分为新用户 vs 老用户，活跃用户 vs 流失用户。根据用户所在的生命周期不同阶段，我们可以分类看用户数据，也可以分类来进行运营和营销的活动。

用户统计分布。对于不同方面，用户的分布是怎样的，是集中在头部还是在长尾，这样有助于我们了解整体用户的形态，也帮助我们更高效地做产品决策，比如，是否照顾好 20% 的用户就解决了 80% 的问题。

各种各样的数据最终的落脚点就是发现问题和发现机会。对于发现问题而言，可以从内部 vs 外部，还有突然下降 vs 缓慢下降，这两个维度来找到问题的根据。