可通过数据追踪工具、用户注册信息和问卷调查等方式收集数据。可以使用聚类分析、关联规则挖掘、协同过滤等算法来寻找用户之间的相似性和关联性。这可以使电商平台更好地了解用户需求，针对不同用户群体提供个性化推荐。也可以使用协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等技术来进行推荐。
电商平台的用户数据分析与个性化推荐策略是指通过分析用户的行为数据和偏好，提供个性化推荐内容和服务，以提升用户的购物体验和转化率。下面是实施这一策略的一般步骤：
1. 收集用户数据：电商平台需要收集用户的行为数据，包括浏览历史、购买记录、搜索关键词等，以了解用户的兴趣和偏好。可通过数据追踪工具、用户注册信息和问卷调查等方式收集数据。
2. 数据清洗和整理：对收集到的用户数据进行清洗和整理，去除重复、错误或无效的数据，整理成可用于分析的格式和结构。
3. 用户分析：利用数据分析工具和算法对用户数据进行分析，挖掘用户的购买行为、偏好和特征。可以使用聚类分析、关联规则挖掘、协同过滤等算法来寻找用户之间的相似性和关联性。
4. 建立用户画像：根据用户分析的结果，建立用户画像，即将用户划分为不同的群体，并为每个群体定义特征和偏好。这可以使电商平台更好地了解用户需求，针对不同用户群体提供个性化推荐。
5. 制定个性化推荐策略：根据用户画像和商品信息，制定个性化推荐策略。可以根据用户的历史购买记录和浏览行为，为用户推荐相关的商品、促销活动和购物指南等。也可以使用协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等技术来进行推荐。
6. 实时推荐和反馈：对于一些高频次、实时性强的推荐，如热销商品、限时促销等，需要通过实时计算和推荐系统来实现。同时，也需要对推荐的效果进行监控和反馈，通过AB测试和用户反馈等方式评估推荐策略的效果，并不断优化和改进。
以上是电商平台的用户数据分析与个性化推荐策略的一般步骤，具体的实施方法可以根据不同的电商平台的情况和需求进行调整和优化。