在前几天的实用技巧，关于“如何进行培训管理中的数据挖掘？”我们给大家分享了“培训数据挖掘的三大步骤 ”。
今天先来看看第一大步骤：明确数据分析维度。主要可以分为“关注结果数据”和“关注过程数据”两个维度。
关注结果数据
结果数据一定程度上能直接反应某些培训的客观效果，是最常见的培训数据分析维度。 对于培训结果的关注，可以先通过明确培训项目的利益干系人，然后分别从各方干系人的视角看待培训的结果数据。
可以分为三类：
1、培训部门：从这个视角关注的结果数据包括培训场次、人均课时、课程满意度等；
2、业务部门：包括课程针对性、学员行为改进等；
3、参训学员：包括绩效得分、定性或定量的业绩成果等。
关注过程数据
这是一种以终为始的思路。从某种学习结果出发，倒推结果的产生过程，并从中找到可以关注的过程数据。
主要有：
1、课程满意度的结果：取决于内容的针对性、教学设计、老师的授课、学员参与感。这些关注点可以作为过程数据的采集点。
2、学员行为改进的结果：取决于是否抓住了学员的痛点，知识讲解是否到位，是否有充分的演练，是否获得足够的来自外界环境的支持等。
这样的分析思路，使我们考虑在分析维度阶段就去考虑如何使用数据了，而不是传统意义上的等数据拿到了再说。
并且，对分析维度的划分，使得我们在结果产生的过程中，明确了该如何去把控和管理项目进度，使过程数据能够客观、有效地采集到。
由此看出，对数据分析维度的准确划分，能够同步带来对培训过程和结果的双重关注。既使培训项目实施得到把控，又能系统地把握过程和结果层面的各种数据。
