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1、常用的数据分析流程——为什么分析?
首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。
2、常用的数据分析流程——分析目标是谁?
分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。避免把订单当用户算，把用户当订单算(上周运营同学真实案例)，算出的结果是差别非常大的。
3、常用的数据分析流程——想达到什么效果?
通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。
4、常用的数据分析流程——需要哪些数据?
支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据?付费总额，付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。
5、常用的数据分析流程——如何采集?
直接数据库调取?或者交给程序猿导出? 自己写SQL?运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。
6、常用的数据分析流程——如何整理?
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。
7、常用的数据分析流程——如何分析?
整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。
8、常用的数据分析流程——如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表：
(1)、折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。
(2)、柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如支付宝与微信覆盖率差别。
(3)、堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示各个支付方式的人数及总人数时。
(4)、线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。
(5)、条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。
(6)、饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
(7)、复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。
(8)、母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重。例如上次短信支付能力用户中，没有第3方支付能力的用户，中间有X%比例是没银行卡，X%比例是没微信支付账号等。
图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。
有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。
常用的数据分析流程总体来讲主要是这八个，在进入数据分析师职位时，这些流程可以有效的增加我们工作的效率，当然这些流程可以成为我们的思维，环球网校的小编在这里祝愿每一位数据分析师都可以在自己的职业之路发光发热。
