为什么我们不得在进行学习分析

此前我写了一篇关于学习分析的挑战的文章（你可以阅读它这里）。通过这篇文章，我想继续沿着这条线，但我也希望开始一个新系列，这些系列侧重于学习分析的技术方面。我相信我们大多数人可能不会像我们应该做的那样学习分析的原因是因为我们不相信我们有技能。我将学习分析描述为应用于学习和开发的数据分析。虽然数据分析正在使用数据来得出导致更好决策的结论。因此，学习分析可以被视为使用与学习和开发有关的数据来得出结论，使我们能够做出更有效的决策。

学习分析需要四种广泛的技能和/或知识领域：

1. 首先，可能是最重要的是领域知识。在学习和发展领域进行数据分析，您必须了解学习和发展领域。这种理解是使您可以决定为什么需要分析数据，您要分析的数据以及如何分析数据。我相信这个区域将是一个对任何人都提供的，因为你很可能是一个学习和发展专业人士。
2. 第二种技能和知识是最具技术方面的，它具有了解分析技术，基本上统计和数学。不要让这吓到你。大多数如果不是学习和开发所需的所有分析都可以通过称为描述性分析的基本统计和数学技术来完成。这是第一级分析，并将包括可视化数据，计算平均值，百分比和总和等技术。这里的目标是描述数据并从描述中得出结论。
3. 第三种技能也是技术人员，它专注于用于分析的工具。只有多个工具从点击和使用软件工具到编程语言。我们不需要在这里过得高昂或技术。熟悉如何使用MicoroSft Excel等电子表格应用程序就足够了。
4. 最后是软技能。能够分析数据是不够的，我们必须能够使用我们的结论来沟通和讲述故事，以吸引正确的利益相关者。这是我相信学习和发展的技巧，人们不应该挣扎，因为我们是沟通者的大部分。

前进我要专注的主要区域是2和3，这是与软件使用的分析技术，在这种情况下，Micorsoft Excel。

在我的下一篇文章中，我将深入研究描述性分析是什么以及为什么它是学习和发展从业者拥有的重要技能。