技術的發展，使得平臺對數據的收集與留存有著天然的優勢，企業培訓系統也不例外。所以，我們能夠通過對內容數據的分析，把握內容的應用情況，并且逐步追溯因果，找到問題的根源或者發現機會。
當對企業培訓系統的內容展開數據分析時，最好沿著清晰的流程線梳理數據分析的思路，這樣會使數據分析的目的更明確。根據積累的經驗，問鼎總結了以下數據分析流程思路：
首先，了解內容數據分析的背景。在內容分析之前，一定要想清楚為什么要做這一次的內容分析，因為內容分析的背景，會決定了接下來要分析的數據的維度和重點。
接著，基于內容數據分析的背景，確定分析的維度。內容分析的維度可從橫向和縱向兩個方向維度結合聚焦。橫向的數據分析維度如時間維度、地域維度、人群維度、類別維度、形式維度、時長維度等等；縱向維度指的是學習過程的每個環節，包含從訪問到選課、學課、完成以及反饋的每一個環節的轉化情況。
然后，圍繞數據分析的維度，確定分析的關鍵數據指標。比如分析的維度是各地域學員訪問資源的情況，那么被分析的關鍵數據指標起碼應包括用戶的基本信息、資源被訪問的時間、資源被訪問的次數等等的數據。
最后，通過對數據的分析得出結論以后，再進行如更新內容、淘汰內容或營銷內容的決策。
上述企業培訓系統的內容分析流程可能有點抽象，接下來我們結合下表所示的內容數據分析的案例來理解內容數據分析的思路。
|
課程分類 |
在線課程數量 |
主要受眾人數 |
課程 平均學習人數 |
課程 平均完成率 |
|
管理與領導力 |
60 |
10000 |
11857 |
37.67% |
|
公司通識 |
190 |
40000 |
5936 |
79.26% |
|
職業通識 |
100 |
40000 |
4126 |
79.78% |
|
專業分類1 |
80 |
2500 |
2310 |
61.92% |
|
專業分類2 |
70 |
1800 |
1618 |
68.93% |
|
專業分類3 |
90 |
2300 |
1000 |
80.89% |
上表是對平臺2020年度的各個類別的資源學習數據進行了統計分析以后，得到的數據結果。
自上而下瀏覽數據，可以發現管理與領導力類別的課程平均人數較多，但是其課程的平均完成率很低。根據這個數據結果，我們可以再進一步的分析該類別下完成率最低的與完成率最高的那些課程的時長、形式分布的情況，甚至也可以再查查內容的重復情況是怎么樣的，然后找出導致的課程完成率比較低的原因，接著去做相應的調整。
再看專業分類3中，會發現課程平均完成率是比較高的。針對這個情況，我們也可以進一步的分析課程的時長、形式等等各個方面的情況，找到一些規律。在這個類別中，我們也看到課程的平均學習人數比較低，那接下來是不是就可以去再進一步的分析課程的宣傳情況或者上線時間，然后找到問題根源呢？
以上只是企業培訓系統內容數據分析的一個思路演示案例，相信大家在實際分析內容數據時，一定會產生更為直觀的分析感受和得出更具體的結論。
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