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1、简单趋势
这是常用的数据分析思路之一，通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水，总用户，总成功率，总转化率。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率，成功转化率等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。
5、细查路径
这是常用的数据分析思路之一，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;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营，也非常有意思。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。
7、A/B 测试
这是常用的数据分析思路之一，A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则(例如用户体验、数据指标等)优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
不单是支付的数据分析，其他的产品运营数据分析流程和思路也一样适用，只是支付数据相对其他产品而言，维度很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。
常用的数据分析思路总体来讲主要是这7个，在进入数据分析师职位时，这些思路可以有效的增加我们工作的效率，当然这些思路在数据分析的其他职位也适用，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。