当学习者通过电子学习模块时，企业培训系统通过数据统计功能总是收集大量的用户数据。可以对这些数据进行排序、过滤和分析，以寻找解决问题的模式和见解。利用大数据来提高在线学习被称为学习分析。这些分析可以为您的组织带来很大的好处。
首先，它们可以帮助员工监控学习进度、发现问题和发现模式。他们还可以评估学习材料的有用性，帮助有困难的学习者。此外，这些分析可以帮助创建个性化的体验，让学习者根据自己的偏好定制学习体验，并根据学习者的表现来适应他们的需求。
在您已经了解了大数据是如何在电子教学中工作的，以及收集和分析这些数据所带来的好处之后，您可能会想知道如何获取您应该收集的数据。数据收集过程中的第一步应该是弄清楚为什么需要收集它。因此，您可以根据您的目的选择适当的数据类型。
一般企业培训系统提供了三种主要类型的统计信息:参与统计、性能统计和课程或站点帮助台。审计业务统计数据包括网站日志、地址和IP，课程访问，花费的时间。这些数据告诉你，学习者喜欢的活动，以及无聊的活动。成绩统计数据包括成绩单分数、自我评估和在线学习者反馈。这些统计数据可以帮助我们理解课程中最困难的部分。最后，课程或网站帮助台包括学员提出的常见问题和问题。这些问题可以反映出课程活动中不明确的部分，需要进一步澄清。
如何将数据分析转化为可执行的结果？
现在您已经收集了有关您的学习者的行为和表现的数据。你做得很好!但是等一下，你还没有达到你的目标。您必须将这些学习分析转化为可操作的结果，从而使您的组织受益。你的分析必须告诉你发生了什么，为什么会发生，会发生什么，或者你应该做什么。怎么做呢？
1、数据分析
首先，收集和报告数据。您可以使用多种报表格式，但是，最好使用数据可视化。您应该收集敬业度和性能数据，但是，您必须确保您所收集的不是您不会使用的信息。
2、趋势分析
然后，使用生成的报告和可视化来分析趋势。你可以将一个学习者的活动与其他在相同的项目，学习者谁已经学过的课程，或反对课程规则。记住，你收集的数据越多，你就会发现更好的模式来提高学习。
3、行动
现在你已经准备好采取行动，实现你的目标。基于学习分析，您可以预测课程的结果，甚至可以修改课程，使其对您的学习者更有吸引力和娱乐性。你可以包括不同种类的媒体，互动，或评估，学习者往往做得更好。你也可以通过进行个性化和及时的干预或仅仅给出简单的反馈来帮助那些有困难的学习者。
简而言之，大数据和学习分析可以极大地帮助你的在线学习者，并帮助他们变得更成功。清楚地了解大数据和学习分析如何帮助你改进课程，帮助有困难的学习者，并创造更个性化的学习体验。你所需要做的就是设定你的目标，收集数据，制作报告，并将你的学习分析转化为可操作的结果。
