大数据，目前最流行的话题。对于数据分析师，当然也是大家眼中的高人。
诚然，在互联网时代，数据的价值不言而喻，谁掌握了数据（准确说是有意义的、有用的数据）就掌握了用户、掌握了市场，无论什么行业都是如此。不止BAT在大数据方面深下工夫，更有越来越多的创业选择了数据方向的创业。
那么，对于一般的企业而言，如何做、怎么做数据分析呢？
6.13日，人人都是产品经理社区联合成都泡面小镇、重庆微赢互动一起举办的川渝产品经理峰会，特邀前支付宝数据分析师刘兴玲老师为大家分享数据分析。
以下全文：
什么是数据分析？
利用数据最终回答解决商业问题的过程。一切不以解决业务问题为目标的数据分析都是耍流氓。
数据分析的三个层次或进阶
第一层次：
了解自己这个产品的基本现状、属性，对产品的商业价值的认识，比如它在行业内的上升空间。
数据分析的三个层次或进阶
第一层次：
了解自己这个产品的基本现状、属性，对产品的商业价值的认识，比如它在行业内的上升空间。
这里刘女士举了支付宝收银台作为案例。
支付宝开始想提高自己用户的绑卡数，就隐藏了收银台链接到各大网银的按钮，优先显示快捷支付，然后快捷支付数绑卡数biu的上去了，但是没多久他们发现他们的新用户首次购买（支付）成功率下降了，经分析发现，新用户一旦绑卡过程失败又找不到网银入口，很多新用户就放弃了，他们又把网银入口按钮放出来了，当然支付界面上还是优先显示快捷支付方式。
怎么做数据分析
然后用四个方法：
（1）.比较法
比如这个功能要不要上这个文案要不要上
他们要从平台角度、用户角度、卖家角度三方面去分析考虑
（2）.除数法 比率更会说明问题
（3）.启发法
比如如何判断支付失败用户购买意愿是否强烈？
该用户是否多次浏览过该产品？是否支付失败以后还有尝试？
（4）.图表法
数据与企业发展的关系
（1）朦胧期。此时企业自身是自下而上的发展，数据团队以养数据为主，为以后做准备
（2）探索试错期。此时可以打通公司各个部门的数据，上下互动良性循环。
（3）高速成长期。此时公司内部的数据已经立体且丰满，关注内部的同时也要关注外部数据，比如竞品数据。
支付宝的数据之路
（1）全民数据意识
让员工可以很容易的接触到公司的数据，支付宝里面提供各种数据工具供员工使用。
（2）数据化运营
每个不同的账号不同的设备，显示的淘宝购物界面都是不一样的，这是数据分析的结果。
刘女士说：他们的竞品数据来源于第三方平台，当然这些数据多少会有偏差，他们在使用这些数据之前会做交叉验证。
还有人提问公司成立初期养数据需要多长时间。刘女士说：这个要根据不同公司的具体情况来，但不能一上来就追求大数据，也不能只收集结果数据，可以先收集点数据（后来形成面数据）。
小编点评：数据对于任何企业而言绝对是一笔宝贵的财富，每个企业也都希望能好好利用这些数据来推动企业的发展和创新，刘老师根据自己在支付宝的切身体验，给大家现身说法如何来做数据分析。当然，产品经理如果也懂一点数据分析，那么产品或许可以做得更好，更贴近用户。
本次大会合作伙伴：起点学院、秒聘网、美魅（APP）、卷皮网、瀑布IM、Keep、活动行、阿里云、腾讯、鲜果网、肌肤管理、宝宝助手、泡面小镇、找我网、爱豆TV。
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