在进行数据分析以了解网络信息用户的需求和偏好时，可以采取以下几个步骤：
数据收集：首先需要收集相关的用户数据，包括用户的点击行为、搜索记录、购买记录等信息。可以通过网站分析工具、数据库查询等方式获取数据。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。
数据分析：利用数据分析工具和技术，对用户数据进行分析，了解用户的行为模式、偏好和需求。可以采用统计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和模式识别。
用户画像：根据数据分析的结果，构建用户画像，包括用户的年龄、性别、地域、兴趣爱好等信息，帮助更好地了解用户群体。
洞察发现：通过数据分析，发现用户的需求和偏好，例如哪些内容受到用户欢迎，哪些功能受到用户关注，从而指导产品和服务的优化和调整。
实时监测：建立数据监测系统，实时跟踪用户行为和反馈，及时调整策略和方向，保持与用户需求的契合度。
案例：某电商平台通过数据分析发现，用户在周末购买力更强，对促销活动更为敏感。因此，他们针对周末推出更多优惠活动，提高了销售额和用户满意度。
通过以上步骤和方法，可以利用数据分析更好地了解网络信息用户的需求和偏好，为企业决策提供数据支持。