简单粗暴 ----微信支付流程

本文详细介绍了从用户在App中选择商品到最终完成支付的整个微信支付流程,包括生成预付订单、客户端签名验证、支付授权及异步通知等关键步骤。

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    首先,写给读者的一段话,博主也是一个菜币,有错跪求支出。

    通宵打出这篇倍感羞耻的一段博文,咱们先上图一步步的来看。

     

 1、通过你的app选择商品购买进行下单。

 2、请求后台生成预付的订单。

 3.  后台  调用微信的下单API 向微信支付系统生成预付订单。

 4.  成功后 微信支付系统 会返回预付订单的信息给后台 里面有个(prepay_id)。

 5. 后台生成一个带签名的客户端支付信息。

 6.直接返回app,签名和(prepay_id)。

 7. 用户确定支付,刚才返回的参数,直接调微信sdk通过微信客户端发起支付请求。

 8. 微信系统验证参数,验证成功返回授权。

 9. 微信支付输入密码确定支付。

 10.微信系统验证授权成功,完成购买。

 11.这时微信会异步操作(也就是同时吧),告诉后台支付结果,后台接收到支付结果后,还要回微信系统,我已经收到了。

 微信客户端的话也会返回支付结果,微信客户端提示(扣款成功,一般这个时候我的银行卡就会来短信,你的余额还剩多少,当然博   主不仅菜,还穷,哈哈哈)

 12.微信客户端收到微信系统给的支付结果,向我们app回调接口看看成功没有,确定一下。

 13.我们app端就会向后台查询有没有成功,后台为了确认再调一下查询api有没有成功。

 14.微信系统会告诉我们后台,后台告诉app,然后发货,然后微信上也有你拿钱干嘛了。

 举个例子:饿了吗,你选择外卖进行下单(选择商品下单)---》  确定购买(调起微信sdk)---》立刻支付(支付授权成功) ---》输入密码(微信提交授权) 。后面就是异步通知后台和微信的客户端,微信客户端还要再查一下,通过你的app查后台成功没有,后台再通过查询api查查,然后返回结果通知后台后台在给你,购买成功,然后配备骑手。 
                                                                                                                                                             ------转载注明出处。

 
<think>好的,用户问的是在使用info和describe查看数据的关键信息之后,是否需要回到问题需求来采取行动。这个问题看起来是在确认数据分析的流程是否正确,是否应该在初步的数据检查后就立即深入业务需求。 首先,我需要回顾之前的对话历史。用户之前提到他们在面对数据集时,虽然知道如何使用info和describe等方法,但缺乏分析思维,不知道如何从数据中提取有用的信息。我之前给出的建议是强调从业务视角出发,先明确业务目标,再进行数据分析,并提供了具体的步骤和例子。 现在用户的新问题是在确认是否仅仅检查数据的基本信息就足够,还是必须结合问题需求来行动。显然,用户可能已经尝试了初步的数据检查,但不确定接下来该怎么做,或者是否应该直接基于这些统计结果行动。他们可能担心自己遗漏了关键步骤,或者不确定如何将数据结果与实际业务问题联系起来。 接下来需要分析用户的实际需求。用户可能处于数据分析的初级阶段,掌握了工具使用,但在实际应用中感到迷茫,不知道如何将数据与业务结合。他们需要明确的数据分析流程指导,确保自己的分析不是停留在表面,而是真正解决业务问题。 回答这个问题时,需要强调info和describe只是初步步骤,真正的分析必须围绕业务需求展开。需要解释为什么仅看这些统计量是不够的,以及如何将数据检查的结果与业务问题结合。同时,需要给出具体的例子和步骤,帮助用户理解如何从数据到行动。 另外,用户可能存在的深层需求是希望建立一个系统化的分析框架,避免在分析过程中迷失方向。因此,回答中需要结构化的方法,比如分步骤说明,每个步骤如何结合业务需求,以及如何避免常见错误。 还需要考虑用户可能存在的误区,比如认为数据探索可以脱离业务背景独立进行。这时候需要澄清,数据本身没有意义,只有结合业务背景才能产生价值。例如,缺失值的处理方式取决于业务场景,不同场景下同样的数据问题可能有不同的解决方案。 最后,应该提供实际案例,帮助用户更好地理解理论。比如,在电商场景中,用户流失的分析需要结合具体的业务指标,如登录频率、购买行为等,而不仅仅是数据的基本统计量。 总结来说,回答需要: 1. 明确回答用户的问题:info和describe只是起点,必须结合业务需求。 2. 解释为什么业务需求是关键。 3. 提供具体步骤和例子,说明如何将数据检查与业务结合。 4. 指出常见错误和解决方法。 5. 用实际案例加深理解。</think>--- ### **核心结论** **`df.info()`和`df.describe()`只是数据探索的起点,其价值完全取决于是否服务于业务需求。** 脱离业务目标的数据检查,就像医生不询问症状直接开检查单——可能发现“异常值”,但无法判断是否与“疾病”相关。 --- ### **一、为什么不能停留在基础统计?** #### **1. 数据体检 ≠ 诊断结论** - `df.describe()`能告诉你“用户平均客单价是500元”,但无法回答: - **业务问题**:客单价下降是因为新用户占比过高,还是高价值用户流失? - **行动方向**:应该优化低价商品推荐,还是加强会员体系? #### **2. 关键信息 ≠ 业务关键信息** - 示例:某教育平台数据集 - `df.info()`发现`course_rating`缺失率30% → **技术视角**:需要补全数据 - **业务视角**: - 如果缺失是因为仅付费用户可评分 → 缺失本身反映业务规则 - 如果缺失是因为评分功能入口隐蔽 → 需优化产品交互 --- ### **二、正确操作框架:从数据检查到业务行动** #### **Step 1:先锚定业务问题** - **案例**:某电商用户复购率下降 - ❌ 无效操作:直接计算所有用户的`purchase_interval`平均值 - ✅ 有效操作: ```python # 锁定问题群体:过去30天有登录但未复购的用户 problem_users = df[(df['last_login'] > '2024-05-01') & (df['last_purchase'] < '2024-05-01')] # 针对性分析:对比他们的浏览深度、加购率与复购用户差异 ``` #### **Step 2:带着假设看统计结果** - **业务假设驱动分析法**: | 业务假设 | 对应的`describe()`观察重点 | 可行动结论 | |------------------------------|------------------------------------|------------------------------| | "高客单价用户更易流失" | `df[df['is_churned']==1]['amount'].describe()` | 若流失用户客单价显著更高 → 设计专属召回福利 | | "新功能使用率低因入口难找" | `df['feature_click_rate'].hist()` | 若点击率集中在极少数用户 → 增加功能曝光位 | #### **Step 3:通过业务逻辑过滤噪声** - **典型场景**: ```python # 不要盲目处理异常值!先问业务意义 # 案例:支付金额出现负值 if 业务场景 != "退款订单": df = df[df['payment_amount'] > 0] # 技术逻辑 else: print("需联系财务确认退款流程数据标记规则") # 业务逻辑 ``` --- ### **三、避坑指南:高频错误场景** #### **❌ 错误1:把缺失值处理当纯技术问题** - **反面教材**: ```python df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True) # 粗暴填充 ``` - **业务视角解析**: - 如果缺失年龄的用户集中在特定渠道(如微信快捷登录),可能代表一个独立的用户群体 - **正确动作**:增加`is_age_missing`标记字段,对比该群体与其他用户的行为差异 #### **❌ 错误2:过度依赖统计显著性** - **反面教材**: _"A/B测试实验组转化率提升2%(p=0.03),建议全量上线"_ - **业务视角检查**: - 2%的提升是否覆盖改造成本? - 是否细分人群后效果反转?(如仅iOS端有效,Android无效) --- ### **四、实战案例:如何让`describe()`产出 actionable insight** #### **背景**:在线教育平台,数据集含用户学习时长、完课率、付费信息 - **业务目标**:提升免费课用户到付费课的转化率 | 观察项 (`df.describe()`) | 业务解读 | 行动建议 | |------------------------------|-----------------------------------|-----------------------------| | `free_course_completion`的75分位=100% | 大量用户快速跳过免费课 | 怀疑“虚假学习”,增加反作弊检测 | | `study_time_weeknight`均值>`study_time_weekend` | 用户更倾向工作日晚上学习 | 在此时段推送限时优惠 | | `paid_user`的`video_replay_rate`中位数=3次 | 付费用户重度依赖回看功能 | 优化课程回看体验,增加笔记功能 | --- ### **关键思维升级** **数据探索的价值不在于发现“数据有什么特点”,而在于回答“业务该怎么办”。** 下次运行`df.describe()`前,先问自己: 1. 当前业务阶段的核心痛点是什么? 2. 这个字段的分布如何帮助验证/推翻现有假设? 3. 如果发现异常值,业务上是否有合理解释?(如促销活动、技术故障)
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