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雷达卡
大数据正在成为从营销到 IT 等不同领域的热门话题。关于挖掘数据资源的信息非常丰富，但分析的效果只有在它能够带来有意义的变化时才会显现出来。
就电子学习而言，您必须问自己将如何处理图表和统计数据。如果您需要学习如何在 eLearning 中有效地管理大数据，这里有一些您可以使用的技巧。
为您的关键数据查找资源。
根据 的报告，许多电子学习专业人士对从何处获取大数据存在疑问。与其尝试选择最佳来源，不如尝试更多地扩大范围并获取大量数据。无论数据有多大，您始终可以缩小范围。您可以查看一些数据资源：焦点小组调查结果、网站统计数据、社交媒体民意调查、学习管理系统分析等。
为您的数据制定明确的目标
您必须确保清楚地定义所收集数据的目标和目的。你为什么要收集它？您想通过分析数据实现什么目标？例如，如果目标是“员工技能管理”，您必须清楚需要改进的技能和定义改进的指标。
数据合理化
合理化您的大数据至关重要。事实是，并非您当时收集的所有数据都对您有用。有些数据可以根据您设定的目标或目标采取行动，而有些则不会。这就是为什么您必须根据您的分析目标和目标来合理化您的数据。
缩小数据范围
拥有数据资源后，您应该编译所需的数据/信息并缩小范围。
根据您当时的需要，某些数据对您来说比其他数据更有价值。这就是为什么必须首先设定目标以了解您需要哪些数据的原因。确保你是具体的。
例如，如果目标是提高员工绩效，您必须确定要关注的任务或技能，并衡量他们的熟练程度。但是，您现在不使用数据这一事实并不意味着您以后不会使用它。
使用数据分析工具。
整理好数据后，需要合适的数据分析工具来分析数据。大多数时候，企业学习管理系统 (LMS) 都带有用于大数据的分析工具。但是，如果它没有附带数据分析工具，那么您需要获得其他第三方工具，例如 Google Analytics 才能完成工作。这将帮助您了解学生与在线课程的互动情况。
寻找电子学习的模式和趋势
当您分析数据时，电子学习中的模式和趋势将开始显现。
如果您选择数据来解决您的目标和目标，您将从这些趋势和模式中得到答案。例如，LMS 分析可能会让您意识到您的模拟过于基础。这意味着学习者没有获得太多的经验和技能来提高他们的表现。因此，您必须在电子学习中添加更多现实元素，并对您的任务进行全面分析。
正如论文和论文写作服务的电子学习帮助中所述，当时并不是您在分析和想法中注意到的每一个趋势都会浮现在脑海中。分析数据后，记下这些笔记并创建下一步行动。
创建优先级列表
有几个目标要达到意味着你必须为你的大数据创建一个优先级列表。这将使您一次只专注于一件事。查找最紧迫的问题，首先解决它们，然后确定哪个问题等待时间最长。如果有问题阻止您的在线学习者充分享受在线课程的好处，您应该立即处理他们。
例如，如果一个模块太具有挑战性，它很容易让在线学习者感到沮丧。这会降低他们的参与度和积极性。对在线学习者的反馈进行分析，找出他们的问题，并寻求改进整体课程。
保护您的大数据
大数据是一种资产，您应该热情地保护它，因为它很珍贵。确保加密您的来源并验证您的所有信息。根据Essaygeeks的数据安全报告，零售商使用数据屏蔽等安全措施来确保其消费者信息的安全。作为电子学习专业人士，您也必须这样做。确保您的学习者信息是安全的。确保将身份验证协议和安全连接到位。
知道何时外包或不外包
如果你有足够的资源，你可以自己管理你的大数据，但如果你的资源有限，那么你应该尝试外包它。好消息是，众多的大数据顾问可以为您做好这项工作。这些顾问可以帮助监控和分析您的信息。它们可以帮助您发现其他未开发的数据来源。首席数据官可以帮助您确定可以改进的领域并找出您错过的模式，从而帮助您提高在线学习的投资回报率。
结论
管理和分析大数据对电子学习行业的每个人都至关重要。您必须使用大数据来弥合绩效差距并提高任务的熟练程度，尤其是在您当前的策略没有产生这些结果的情况下。
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