如何做好支付的数据分析？流程和思路详解

数据分析是产品优化和产品决策的核心大脑，在产品运营过程中具有极其重要的战略意义。因此，做好数据分析是产品运营中最重要的环节之一。那么如何做好支付数据分析呢？以下是数据分析的8个步骤和7个常见的分析思路。在启动数据分析之前，新手最好与主管或数据经验丰富的童鞋确认每一步的分析过程。1.数据分析八个流程:1、为什么首先要分析，你要知道为什么要分析这个数据分析的目的。例如，为什么要对这种短信模式的数据分析进行这种分析。你所有的分析都围绕着为什么回答。避免反复返工不符合目标，这一过程将非常痛苦。2、分析目标是谁，分析目标是谁，谁应该记住清楚的分析因素，统计维度是订单、用户、金额还是用户行为。避免用户计算订单，用户计算订单（上周操作学生的真实案例），结果非常不同。3、通过分析各个维度的用户和订单，我们可以找到真正的问题来达到什么效果。比如对XX通道的分析，全线下线，或者保持现状不变，都不符合利益最大化的原则。通过分析，找出问题的真正根源，发现用户的精细操作是非常必要的。4、需要支付哪些数据，茫茫大海，数据多，用“海”来形容并不过分。需要哪些源数据支付总额，支付人数新老用户维度支付次数转移人数留存率用户特征肖像首先整理思路，列表。为了避免数据部门的学生今天跑一个数据，明天跑另一个数据，数据部门的学生会更烦人。5、如何收集直接数据库或交给程序猿，导出自己的SQL操作？学生不妨学习SQL，自力更生。6、如何整理数据是一项技术工作。我不得不承认，EXCEL是一个强大的工具，熟练使用数据透视表和技能是支付数据分析的关键，各种函数和公式也需要理解一两个，以避免低效的数据分类。Spss也是一种非常优秀的数据处理工具，尤其是在数据量大的情况下，当字段由特殊字符组成时，更容易使用。7、如何分析整理，如何综合分析数据，这是对逻辑思维和推理能力的考验。同时，在分析推理过程中，我们需要了解产品、用户和渠道。看似简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据源提取-转换-载入原理的理解和理解；事实上，这是一个全球的概念，清楚地了解季节性、公司和其他业务；最后，专业、业务流程、设计等。实践数据分析的洪荒之力不是一蹴而就的，而是在实践中不断成长升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，着眼全局，立足业务，用数据驱动增长。操作学生更容易聚在一定点上转圈走不出来。8、如何显示和输出数据可视化也是一门学问。如何用合适的图表来表达每个图表的含义是什么？下面列出了8个常用图表:(1)、折线图：适用于随时间而变化的连续数据，如随时间而变化的收入和增长率。(2)、柱形图：主要用于表示每组数据之间的差异。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱形图、圆锥形图和棱锥形图。比如支付宝和微信的覆盖率不一样。(3)、堆积柱形图：堆积柱形图不仅能显示同类数据的大小，还能显示总量的大小。例如，当我们需要表示每种支付方式的数量和总数时。(4)、线-柱图:这种类型的图不仅可以显示同类比较，还可以显示趋势。(5)、条形图：类似于横向柱形图，显示效果与柱形图相同，主要用于各类比较。(6)、饼图：主要显示各种比例。饼图一般谨慎使用，除非比例差异明显。因为肉眼不直观地区分饼图的比例。而且饼图的项目一般不超过6项。建议6项后使用柱形图更直观。(7)、复合饼图：一般是对某一比例的下一步分析。(8)、母子饼图：可以直观地分析项目的组成结构和比例。例如，在最后一个短信支付能力用户中，没有第三方支付能力的用户中，X%没有银行卡，X%比例为无微信支付账号等。图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。以友好的可视化图表，节省读者的时间，也是对读者的尊重。有一些数据，努力整理和分析，最后发现结论输出无关，虽然做了很多工作，但不能堆积数据来反映工作量。在显示过程中，请注明数据的来源、时间、指标和公式算法，这不仅反映了数据分析的专业性，也尊重了报告读者。数据分析七思想：1、通过实时访问趋势了解产品的使用情况。比如总流水，总用户，总成功率，总转化率。2、根据分析需要，多维分解从多维度分解指标。如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、区域、设备品牌等维度。3、根据已知的转换路径，借助漏斗模型分析整体和每一步的转换情况。常见的转化情况包括订单率、成功转化率等。4、在精细分析中，用户群往往需要对具有特定行为的用户群进行分析和比较；数据分析需要以多维度、多指标为分组条件，优化产品，提升用户体验。例如，对于像短信这样的用户，如果短信中有第三方和无第三方支付能力，则需要进行分组操作。5、仔细检查路径数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；然后发现问题，激发灵感或验证假设。比如我们这次对新用户的运营也很有意思。6、留存分析是探索用户行为与回访之间的关系。一般来说，我们所说的留存率是指“新用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群体的保留差异和使用不同功能的用户的保留差异，找到产品的增长点。7、A/B测试A/B测试是同时进行多个方案并行测试，但每个方案只有一个不同的变量；然后根据某些规则（如用户体验、数据指标等）选择最佳方案。在此过程中，数据分析需要选择合理的分组样本、监控数据指标、事后数据分析和不同的方案评估。不仅是支付数据分析，其他产品运营数据分析过程和思路也同样适用。然而，与其他产品相比，支付数据有许多维度和组合维度。因此，有必要有更清晰的思路和大局，避免陷入数据海洋。