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数字化学习数据分析四大注意事项

发表日期 : 2021-06-14 20:34:27  来源: 数字化学习平台卓智荟   作者: 卓智荟小编   浏览次数 :

在进行数字化学习数据分析时,还有四大注意事项值得关注。
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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。

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。

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