技术的发展，使得平台对数据的收集与留存有着天然的优势，企业培训系统也不例外。所以，我们能够通过对内容数据的分析，把握内容的应用情况，并且逐步追溯因果，找到问题的根源或者发现机会。
当对企业培训系统的内容展开数据分析时，最好沿着清晰的流程线梳理数据分析的思路，这样会使数据分析的目的更明确。根据积累的经验，问鼎总结了以下数据分析流程思路：
首先，了解内容数据分析的背景。在内容分析之前，一定要想清楚为什么要做这一次的内容分析，因为内容分析的背景，会决定了接下来要分析的数据的维度和重点。
接着，基于内容数据分析的背景，确定分析的维度。内容分析的维度可从横向和纵向两个方向维度结合聚焦。横向的数据分析维度如时间维度、地域维度、人群维度、类别维度、形式维度、时长维度等等；纵向维度指的是学习过程的每个环节，包含从访问到选课、学课、完成以及反馈的每一个环节的转化情况。
然后，围绕数据分析的维度，确定分析的关键数据指标。比如分析的维度是各地域学员访问资源的情况，那么被分析的关键数据指标起码应包括用户的基本信息、资源被访问的时间、资源被访问的次数等等的数据。
最后，通过对数据的分析得出结论以后，再进行如更新内容、淘汰内容或营销内容的决策。
上述企业培训系统的内容分析流程可能有点抽象，接下来我们结合下表所示的内容数据分析的案例来理解内容数据分析的思路。
|
课程分类 |
在线课程数量 |
主要受众人数 |
课程 平均学习人数 |
课程 平均完成率 |
|
管理与领导力 |
60 |
10000 |
11857 |
37.67% |
|
公司通识 |
190 |
40000 |
5936 |
79.26% |
|
职业通识 |
100 |
40000 |
4126 |
79.78% |
|
专业分类1 |
80 |
2500 |
2310 |
61.92% |
|
专业分类2 |
70 |
1800 |
1618 |
68.93% |
|
专业分类3 |
90 |
2300 |
1000 |
80.89% |
上表是对平台2020年度的各个类别的资源学习数据进行了统计分析以后，得到的数据结果。
自上而下浏览数据，可以发现管理与领导力类别的课程平均人数较多，但是其课程的平均完成率很低。根据这个数据结果，我们可以再进一步的分析该类别下完成率最低的与完成率最高的那些课程的时长、形式分布的情况，甚至也可以再查查内容的重复情况是怎么样的，然后找出导致的课程完成率比较低的原因，接着去做相应的调整。
再看专业分类3中，会发现课程平均完成率是比较高的。针对这个情况，我们也可以进一步的分析课程的时长、形式等等各个方面的情况，找到一些规律。在这个类别中，我们也看到课程的平均学习人数比较低，那接下来是不是就可以去再进一步的分析课程的宣传情况或者上线时间，然后找到问题根源呢？
以上只是企业培训系统内容数据分析的一个思路演示案例，相信大家在实际分析内容数据时，一定会产生更为直观的分析感受和得出更具体的结论。
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