打车App进行数据分析的方法和策略通常包括以下几个方面：

打车App会收集大量的数据，包括用户的出行记录、订单信息、支付信息、用户评价、司机信息、车辆信息等。这些数据可以通过App内的日志记录、用户输入、GPS定位等方式获取。

收集到的数据可能包含错误、缺失值或重复数据，需要进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。这一步骤通常包括数据去重、缺失值处理、数据格式化等。

打车App需要处理海量的数据，因此需要强大的数据存储和管理系统。这通常涉及到分布式文件系统（如HDFS）、数据仓库（如Hive）和数据库（如MySQL）等技术。

打车App会使用多种数据分析方法，包括但不限于：

描述性统计分析：计算均值、中位数、标准差等统计指标，以了解数据的分布和特征。

时间序列分析：分析数据随时间的变化趋势，预测未来的需求和趋势。

地理信息系统（GIS）分析：结合地理位置数据，分析用户的出行模式和地理分布。

机器学习和深度学习：使用算法进行需求预测、用户画像构建、异常检测等。

通过数据可视化工具（如Tableau、FineBI等），将分析结果以图表、地图、仪表盘等形式展示，帮助业务人员更直观地理解数据和发现问题。

为了提供即时的服务和响应，打车App通常需要进行实时数据分析。这涉及到流处理技术（如Apache Kafka、Spark Streaming等），能够在数据产生时立即进行处理和分析。

通过对用户数据的深入分析，构建用户画像，包括用户的出行习惯、偏好、消费能力等，以便提供个性化的服务和推荐。

数据分析的结果可以为业务决策提供支持，例如调整价格策略、优化调度算法、提高服务质量等。

在进行数据分析时，打车App需要确保用户数据的安全和隐私。这包括数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段。

通过A/B测试和实验设计，评估新功能或策略的效果，优化产品设计和用户体验。

通过上述方法，打车App能够深入理解用户行为和市场趋势，提高运营效率，优化服务质量，并做出更明智的业务决策。