针对激石外汇返佣计划的数据分析与优化，可以采取以下策略：

1. 收集关键数据：首先要收集关键的数据，包括注册用户数量、活跃用户数量、交易量、转化率、返佣金额等信息。

2. 分析用户行为：通过分析用户行为数据，了解用户的交易偏好、参与频率、返佣计划的使用情况，挖掘用户需求和行为规律。

3. 追踪转化路径：分析用户从注册到实际交易的转化路径，找出可能影响用户转化的瓶颈和原因，优化用户体验和流程。

4. 评估返佣效果：定期评估返佣计划的效果，比较不同时间段或不同用户群体的返佣数据，找出变化趋势和影响因素。

5. 用户细分分析：根据用户交易量、交易频率、资金规模等指标，对用户进行细分分析，制定针对不同用户群体的返佣策略。

6. A/B测试：通过A/B测试，比较不同返佣方案、推广渠道或网站设计等因素的效果差异，找出最有效的方案。

7. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据以图表、报表等形式直观展示，帮助管理层更好地理解和分析数据，快速作出决策。

8. 持续优化：根据数据分析结果，不断优化返佣计划的策略和规则，调整返佣比例、结算周期等参数，提高返佣计划的效果和用户满意度。

通过数据分析和优化，激石外汇返佣计划可以更好地理解用户需求，优化返佣政策，提高用户参与度和满意度，增强市场竞争力。