携程网作为一个领先的综合性旅行服务平台，对于数据的统计分析至关重要。以下是进行数据分析时可能采取的几个步骤：

1. **数据收集**：需要从用户行为、交易记录、反馈调查等多个渠道收集数据。这些数据包括用户的浏览历史、预订信息、退订情况等，它们为分析提供了基础。

2. **数据预处理与特征工程**：在进行深入分析之前，通常需要对收集到的数据进行清洗和预处理，以确保数据质量。同时，通过特征工程提取有用的信息并构建适合机器学习模型的数据集。

3. **探索性分析**：利用统计学方法和可视化工具来探索数据，寻找潜在的模式和关联。这可以帮助理解用户行为和偏好，以及识别业务中存在的问题或机会。

4. **用户流失预测**：通过建立预测模型来分析和预测用户流失的可能性。这对于制定客户留存策略和改善用户体验非常重要。

5. **RFM与用户画像分析**：结合R（Recency最近一次消费时间）、F（Frequency消费频率）和M（Monetary消费金额）模型来进行用户细分，创建用户画像，从而更精准地了解不同类型的用户需求和行为模式。

6. **建立实时数据平台**：由于携程的业务部门众多且业务形态差异较大，建立一个统一的实时数据平台对于满足快速变化的业务需求和实时数据分析非常必要。

7. **个性化运营策略**：根据数据分析的结果，针对不同的用户群体制定个性化的营销和运营策略，以提升用户满意度和增加用户黏性。

8. **性能监控与优化**：持续监控数据分析系统的性能，确保数据准确性和分析结果的可靠性，并根据反馈不断优化分析流程和算法。

9. **报告与决策支持**：将分析结果整理成报告，提供给决策者作为战略调整和决策支持的依据。

10. **跨部门协作**：鼓励不同部门之间共享数据和分析结果，以便更好地理解整个平台的运营状况，并共同推动业务增长。

11. **隐私保护与合规**：在进行任何形式的数据分析时，必须遵守相关的数据保护法规，确保用户隐私不被泄露。

12. **技术迭代与创新**：随着技术的发展，不断引入新的数据分析工具和技术，如人工智能、机器学习等，以提高分析效率和准确度。

综上所述，携程网可以通过上述步骤进行有效的数据统计分析，以优化服务、改进产品、提高运营效率，最终实现业务的持续增长和竞争力的提升。