1. 收集数据：首先需要收集关于谷歌浏览器插件的安装率和使用偏好的数据。这可以通过谷歌浏览器的开发者工具、插件商店或相关论坛和社区获取。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除无效或错误的数据。例如，删除重复的安装记录、修正错误的时间戳等。
3. 数据分析：使用数据分析工具（如Excel、Python等）对清洗后的数据进行分析。分析指标可以包括：
- 安装率：计算每个插件的安装次数占总安装次数的比例。
- 使用频率：计算每个插件的使用次数占总使用次数的比例。
- 用户喜好：根据用户的安装和卸载行为，分析用户对不同插件的喜好程度。
4. 可视化展示：将分析结果通过图表的形式展示出来，以便更直观地了解插件的使用情况。可以使用柱状图、饼图、折线图等进行展示。
5. 结果解读：根据分析结果，对插件的使用情况进行解读，找出最受欢迎的插件、最不受欢迎的插件以及用户使用偏好的变化趋势等。
6. 优化建议：根据分析结果，提出针对插件开发者和谷歌浏览器的建议，以改善插件的性能、增加用户粘性等。
