数字化学习平台数据处理五步骤

数据处理五步骤：

1、明确目标：
在数据应用之前，要清楚分析需求和目的，明确数据分析的意义和作用，以及分析出来的数据结果和图表可以用来支撑哪些内容。只有目标明确，才能更精准地提供数据支持。

2、确定维度：
基于目标，结合可获取到的数据报表，确定数据分析的维度。例如，要分析某个部门/岗位在某段时间内的学习效果，那么学习时长、学习积分以及课程完成数量等，哪个数据更有代表性?是否需要进行不同部门/岗位之间的横向对比?是否需要与历史同期进行同比和环比?是否需要进行交叉分析?这些都需要提前确定，只有以终为始地建立数据之间的联系和逻辑关系，才能充分利用数据。

3、结构化呈现：
对数据进行图形化呈现时，需要考虑该数据图表的使用范围、场合及企业的行文风格等，同时应注意企业对字体、字号要求，图表常用颜色、习惯用语、展示顺序等方面的要求，考虑数据表达出来的思考逻辑、层次递进关系等。比如，使用符合金字塔原理的结构化呈现，更加符合阅读者的思维习惯，使图形报表更具有可读性数字化学习。

4、总结分析：
根据图表找到其规律、得出结论，并根据数据的变化趋势找到背后的深层原因;或者基于数据表象，对分析结果进行提炼和总结。只有透过现象看本质，探究存在的可能性因素，才能深入挖掘数据的价值。

5、提出建议对策：
不管是前期需求分析，还是过程跟踪、结果反馈，最终都需要根据数据分析的结论，提出有效的建议及改进对策，为培训管理的决策提供支持。