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编辑当今时代是数据时代，数据分析的重要。吧看看来起一，性不言而喻，数据思维或者数据分析能力已经成为这个时代的必须，本文作者通过万字长文讲解了完整数据分析过程，一起来看看吧。

笔者。验经战实析支付产品经理，本篇文章内容基于自己从事支付领域从0到1搭建支付业务数据分析实战经验。

从一个小白接触支付业务，毫无章法胡乱看数据，到开始有点门道看表层数据，再到此篇文章输出的成体系的数据分析系列篇章，前后经历了2年多时间。此篇文章内容皆为当前阶段认知，并不全面，后续肯定会持续做迭代更新。

一、为什么需要数据分析

数据分析的重要性不言而喻，没有数据，就是感性呀。

你说你做完这个功能可以获得什么价值回报，没有数据支撑，太过苍白无力，没人信服你。但是只要你说，你做完这个项目，可以提升订单转化率多少个点，并且信誓旦旦讲，那没有人不会不理你。毕竟，这是赤裸裸的钱，谁不爱钱呢。

数据不会被观点打败，数据只能被数据打败。

人家拿数据得出的结论，跟你的直觉再对不上，你心里再不服气，想反驳，也必须拿数据说话。

我们现在妥妥地已经进入了数据时代。

互联网公司，无一例外地强调自己的数据驱动决策；传统企业，现在最重要的战略就是数字化转型。

相信今天你能感觉得到，数据在我们的工作和生活中，已经成了空气和水一样的存在。

数据思维或者数据分析能力已经成为这个时代的必须，不是可选。

那么数据分析为何如此重要呢，我从以下4点来阐述。这些场景也是日常发生在我实际工作中的，我们用数据每天来做各种分析、洞察或者决策。

二、数据分析的框架

我以支付业务为例来讲解。

用户来到支付收银台后，在页面上有很多点击行为，比如选择各种支付方式，微信支付、 支付等最后完成支付，也有可能点击左上角返回键或者右上角订单中心离开当前页面。

这个过程会产生很多数据，从数据大类上分成：用户数据、行为数据和业务数据。

谁做了什么结果如何？

用户数据指用户本身的特性，如用户画像，使用你产品的用户男性多还是女性多，年龄多大等。

行为数据指用户使用产品在页面上的各种点击行为，在页面上停留时长等。

业务数据指用户行为之后，实际产生的结果，业务数据会落库业务数据表。分析业务数据的意义，可以衡量商业价值，是业务最终呈现结果，用以推动公司业务的发展。

用户数据和行为数据通常可以从第三方数据工具，如友盟、 直接获取，业务数据一般要内部建设。

今天重点讲业务数据搭建完整过程，以阿里云的Quick BI为例。

在整个数据分析的框架中，分为五大层次，依次是：数据生成、获取数据、数据建模、数据分析和数据应用。

三、数据分析 | 数据指标体系设计

接着来讲数据分析的第三篇文章数据指标体系设计，是整个数据分析篇章中最核心的内容。

在第二篇文章中讲到，我把数据分为：用户数据、行为数据和业务数据，再往下又分了维度和度量两个概念。

尽管如此，维度也好，度量也罢，都会产生很多散落的数据，你并不知道数据与数据之间的关联性，也不知道众多数据中什么是最核心的，什么最能表示业务最终呈现效果或者哪个数据指标表示目标达到。

数据与数据之间的关联性或者相关逻辑性称作数据指标体系。

指标体系指将零散单点的具有相互联系的指标，系统化的组织起来，通过单点看全局，通过全局解决单点的问题。

说白了就是找个框架把所有的数据以一定的逻辑性组装起来，框架也即数据模型。

此篇文章针对用户数据、行为数据和业务数据分别给出代表性模型，用以各自领域的数据分析。

四、数据呈现之数据分析方法

今天来讲数据分析的第四篇文章数据呈现之数据分析方法，是整个数据分析篇章中最后一部分内容。

在前面第二部分、第三部分文章中，我们讲了数据生成-获取数据-数据建模-数据指标搭建这样漫长的数据加工处理过程，到最后一步便是数据呈现和从数据中挖掘出来的问题或者机会点的数据应用。

有句话调侃讲，辛苦干活儿一年还比不过一个做PPT的，同样适用数据分析。如果前面做了大量数据加工处理工作，但是最后不会做数据分析和数据呈现，挖掘不到问题和机会点，那么前面的工作将白费。

通过数据呈现，把分析的结果完整呈现出来，为决策者提供科学、严谨的决策依据，供决策者参考以做出决策。

好的数据呈现，需要有一个好的方式展现数据间的关系和规律，让人一目了然，这是接下来要说的数据分析方法。常见的漏斗分析、多维拆解、趋势分析、对比分析、帕累托分析和交叉分析等。

在最后，我想说的点是：数据分析重在思路，更多在实践中训练自己数据思维，要有数据意识。

尽管写了此篇文章多字，也只是数据分析的一点点方法论，是工具层面的皮毛。到目前为止，我仍然有业务上的数据问题无法解开，可见，就算是成体系的所谓方法论也无法解决所有的实践问题。

想加以强调的是，无论是看了我的文章还是别处学习了其他知识&技能，都需要在自己实际业务场景下去应用，否则信息就只是信息，永远无法内化为自己的知识。

就我自身而言，从20年写第一篇数据分析的文章，到现在21年写四篇数据分析的文章。我相信在未来我还会持续迭代甚至推翻当前这套也是有可能，任何东西都不会学到即停止，它会被一直迭代和更新。

数据分析能力已经成为这个时代的必须，不是可选。数据思维或者数据分析能力已经成为这个时代的必须，不是可选。

数据分析重在思路，更多在实践中训练自己数据思维，要有数据意识。数据分析能力已经成为这个时代的必须，不是可选。