用户数据分析是通过对用户的行为数据进行挖掘和分析，以深入了解用户的需求、兴趣和行为习惯。要挖掘更深层的用户行为，可以从以下几个方面入手：

数据收集：首先需要收集用户的行为数据，包括网站访问记录、点击行为、购买记录等。常见的数据收集方式包括网站日志、用户行为追踪工具、调研问卷等。

数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、异常数据和缺失数据，将不同来源的数据进行整合和标准化，以便后续的分析和挖掘。

数据分析方法：选择合适的数据分析方法进行挖掘。常用的数据分析方法包括统计分析、关联分析、聚类分析、预测分析等。通过这些方法可以揭示用户的行为规律、用户群体特征和用户需求等信息。

数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现出来，包括图表、报表、数据仪表盘等。通过可视化可以更直观地展示用户的行为和趋势，帮助决策者更好地理解用户数据。

深入挖掘用户行为：根据分析结果，进一步挖掘用户的深层行为。可以通过用户画像、用户路径分析、购买行为分析等方法，深入了解用户的兴趣爱好、购买决策过程、产品偏好等。

基于用户行为提供个性化推荐：根据用户行为数据，可以为用户提供个性化的推荐服务。通过分析用户的浏览历史、购买记录等，可以推荐用户可能感兴趣的产品、内容或服务，提升用户体验和满意度。

总之，用户数据分析的关键是收集准确的用户行为数据，运用合适的数据分析方法进行挖掘和分析，并将分析结果转化为可行的业务决策和个性化推荐服务。这样可以更加深入地了解用户，提供更好的产品和服务。