随着人口和流量红利的下降，互联网行业必然会朝着精益化运营的方向发展。数据分析在很多互联网人的工作中越发显得重要，无论是产品功能还是运营策略，都需要通过数据来提供参考与指导。如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的思路与方法。
一、数据分析的基本思路
1、明确分析的目的。首先就要弄清楚分析的目标是什么，只有弄清楚了分析的目的是什么，才能有清晰的指引方向，进而提出有价值的问题和研究方向。
2、数据采集。通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具来收集原始数据。数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等，数据结构也是多种多样的，比如结构化数据（行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据），非结构化数据（包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等），半结构化数据（关系型数据库、面向对象数据库中的数据、声音、图像文件等）。
3、数据处理。一般来说，数据都需要进行处理才能用于后续的
数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行前期处理才能使用。包括数据的清洗，转化，抽取，合并、计算。
4、数据挖掘。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。
5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有亿信ABI、豌豆BI等。
6、数据可视化。借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如领导驾驶舱、业务大屏、监控大屏等等。同时也可以使用报告等形式与他人交流。
二、数据分析方法
1、PEST分析方法（行业分析方法）
PEST分析法是指对企业发展的宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治（Political）、经济（Economic）、社会（social）和技术（Technological）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。简单而言，称之为PEST分析法。
2、逻辑树分析方法
逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干简单的子问题，然后像树枝那样逐步展开。其最大的优势在于，将繁杂的数据工作细分为多个关系密切的部分，不断地分解问题，帮助人们在纷繁复杂的现象中找出关键点，推动问题的解决。
3、对比分析方法
对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。这个分析方法要重点理解“和谁比”，“如何比”。
4、多维度拆解分析方法
多维度拆解分析方法通过将数据从不同角度/维度进行拆分，来观察数据的变动。它将整体拆解成部分，可以看到数据内部的差异，另外也可以将复杂问题拆解成简单问题。多维度拆解分析方法可从指标构成和业务流程角度拆解问题。
