数字化学习数据分析四大注意事项

第一、确保数据的质量，保证学习数据有效、有用，对数据及时进行维护和清理。比如，学习项目创建时，确保相关字段的完整性及准确性;对测试数据或垃圾数据等定期清理，发现数据异常时及时维护和解决。

第二、数据报表不是多多益善，也不是越酷炫越好。尤其在纷繁复杂的大环境下，应更关注数据的使用目标，分析角度和应用价值。

第三、宏观和战略的视角看待数据，注意数据的动态变化。不能唯数据论，最终的决策也需要定性分析。从“道、法、术、器”角度来看，数据分析仅仅是“术”和“器”的层面，通过数据分析，找到事物的本源和发展规律，才能上升到“道”或“法”的层面数字化学习。

第四、结构化的逻辑思维对数据敏感度至关重要。

或许会有人抱怨：培训工作本来就很繁重，哪有那么多时间高频地做数据分析。

但事实上，最需要投入精力的只是前期逻辑搭建、建模过程以及根据图表得出结论的部分，数据提取和结构化呈现的环节则相对比较简单。

尤其是已经固定模型的数据分析，我一般先用excel做好模板、确定好数据格式与图表内容，每次只需要按照固定频次提取相应数据放在excel模板里，即可自动更新图表;

同时在PPT里做好超链接，更新后的图表会自动在PPT模板里同步更新。得出分析结论后，直接另存为最新文档，这样就无需每次在生成图表及制作过程耗费过多精力。

当然，现在很多人已经掌握了python技术，或直接用系统平台生成，这样更大大降低了数据呈现的操作门槛。