报告和洞察分析 - 概述 - 领导力学院

导航到“当前课程”控制面板后，您可以运行报告来跟踪当前正在运行的所有课程以及未定节奏的课程的学习者注册、参与和协作情况。 

1. 点击页面顶部的 Filters（筛选条件）。

2. 接下来，选择是否要包括没有结束日期的队列，即未定节奏的课程。

3. 从下拉列表中，选择要报告的计划、课程和队列。您可以根据自己的意愿加入尽可能多的计划、课程和队列。提示：如果您要包括多个计划、课程和队列，则可以将任一下拉列表更改为“excludes”（排除），然后只选择要从报告中排除的计划、课程和/或队列。

4. 最后，从列出的选项中选择您希望用于筛选结果的维度。为了确保维度代码对贵组织富有价值，请确保使用一致、准确且“干净”的数据。

5. 点击 Run（运行）以生成报告。提示：在控制面板中，几乎所有图表都是可以点击的，这将使您能够更深入地了解数据并获得有价值的洞察分析。例如，如果您想要查看谁在讨论活动中保持沉默，则可以点击“讨论”图表的浅蓝色部分。

了解有关如何下载当前课程的 PDF 报告和如何下载当前课程的 CSV 报告的更多信息。

本文介绍了学习者交流报告的数据、访问方式和用途。

什么是学习者交流报告？

学习者交流报告是一份表格式报告，显示了学习者与队列中的其他人交流的每个实例的详细信息，包括通过附件进行的交流。借助此报告，管理员可以在一个视图中分析并审核所有学习者的输入，而无需浏览课程来收集数据。      

学习者交流报告中包含的学习者活动类型：

• 讨论
• 细分小组讨论
• Dropbox
• 非公开和公开的细分小组结果
• 队列协作

学习者交流报告中包含的活动类型的数据字段：

• 活动类型
• 活动名称
• 细分小组
• 日期
• 发帖用户
• 帖子
• 回复用户
• 回复
• 点赞
• 附件

注意：  

• 并非所有活动的各个字段都填充有数据，因为某些功能仅适用于特定的活动。  
• 对于讨论的回复条目，会在行中重述原始帖子以了解上下文。
• 默认的表格排序方式是按日期排序。

如何访问学习者交流报告

1. 点击网站标题中的条形图图标（注意：如果您没有看到该图标，则您可能不是网站所有者或网站管理员，应联系您的客户成功代表来请求此权限）。

2. 点击 Learner Communication Report（学习者交流报告）磁贴。  

3. 点击以展开 Filters（筛选条件）部分。

4. 填充所需课程和队列的筛选条件。注意：此报告一次只能针对一个队列运行。 

5. 点击 Run（运行）。

6. 要导出为 csv 格式，请点击表格右上角的竖省略号，然后点击“Download Data”（下载数据）。注意：请不要通过齿轮图标将数据下载为 PDF 格式。 

我应该利用这些数据来做些什么事情？

• 从学员或主持人处寻找有说服力的语录，将其用于总结或指导目的。
• 从学习者讨论中找到可用于总结的主题，并告知当前或未来的计划。考虑使用词云生成器来彰显突出的关键词或短语。  
• 确定哪些帖子/回复得到的点赞数最多，以便去理解能够吸引队列注意力的那些对话。  
• 出于合规目的而保留这些数据。

当学习者完成课程中至少 70% 的所有必修活动时，他们会在应用程序中收到我们的标准调查，以帮助衡量他们的学习情况并收集他们的反馈。如果有任何问题未得到回答，调查还会在完成进度达 90% 时再次出现。 

此调查有助于为影响大的学习控制面板 (HILD) 填充数据，也有利于我们的基准测试，并且支持我们的内部团队不断改进学习者的课程体验。

本文提供了有关如何导航到“当前课程”控制面板和“已完成的课程”控制面板的说明，网站 所有者或网站管理员可以从中生成报告，并查看一个或多个队列的分析及洞察分析。

导航到“当前课程”控制面板：

1. 点击网站标题中的条形图图标（注意：如果您没有看到该图标，则您可能不是网站所有者或网站管理员，应联系您的客户成功代表来请求此权限）。

2. 接下来，点击您要查找的报告。

您现在已进入控制面板中。 

• 了解如何在“当前课程”控制面板中生成报告
• 了解如何在“已完成的课程”控制面板中生成报告

导航到“已完成的课程”控制面板后，您可以运行报告来跟踪所有已完成课程的学习者注册、参与和协作情况。 

1. 点击页面顶部的 Filters（筛选条件）。

2. 接下来，从下拉列表中选择要报告的计划、课程和队列。您可以根据自己的意愿加入尽可能多的计划、课程和队列。提示：如果您要包括多个计划、课程和队列，则可以将任一下拉列表更改为“excludes”（排除），然后只选择要从报告中排除的计划、课程和/或队列。 

3. 接下来，选择要包含在报告中的时间范围。提示：最佳做法是使用 Date Range（日期范围）选项。

4. 最后，从列出的选项中选择您希望用于筛选结果的维度。为了确保维度代码对贵组织富有价值，请确保使用一致、准确且“干净”的数据。

5. 点击 Run（运行）以生成报告。提示：在控制面板中，几乎所有图表都是可以点击的，这将使您能够更深入地了解数据并获得有价值的洞察分析。例如，如果您想要查看谁在讨论活动中保持沉默，则可以点击“讨论”图表的浅蓝色部分。

了解有关如何下载已完成的课程的 PDF 报告和如何下载已完成的课程的 CSV 报告的更多信息。 

为了确保各个学习者的数据集的准确性和一致性，将学习者添加到平台后，请务必将一些重要因素牢记于心。以一致的方式进行编码且没有错误的数据通常被称为“干净数据”，数据不干净将致使您无法体验到平台的报告和分析功能的全部好处。

应该包括哪些数据？

我们的平台提供以下数据字段，可以与每个学习者相关联：

*为建立帐户而必须填写的字段

**只有使用单点登录的组织才需要填写。有关更多信息，请咨询您的客户成功代表。

***聘用日期格式：YYYY-MM-DD（年-月-日）

****自定义字段，可以包括贵组织喜欢的任何数据（例如部门），但字段内容应在整个组织中保持一致。了解有关如何配置自定义组织单位数据字段的更多信息。

*****由学员在更新个人资料时完成。

******用于指定学习者的经理，可与“我的团队”功能一起使用。

为什么数据条目保持一致很重要？

数据字段本身是标准字段，但是每个学习者在各个字段中使用的代码是灵活的。例如，贵组织希望凭借什么标准来确定不同的地区或职位等级由贵组织来决定；我们不会对您使用的标准做出强制要求。但须切记，编码要保持一致，并对添加到系统的所有学习者使用相同的命名法。如果编码不一致，则会导致“数据不干净”，分析控制面板会将每个变化视为单独的代码，如果不进行数据清理，数据中包含的图形和图表将无法提供最大可取值。

数据不一致的常见示例

数据不一致行为有多种表现形式，会对整个平台产生诸多影响。

将会导致所有分析报告中出现单独的代码的不一致行为如下：

• 有些地方使用缩写，而其他地方没有使用，例如“North America”与“NA”
• 标点符号有变化，例如“NA”与“N.A.”
• 大写字母有变化，例如 “NA” 与 “na”
• 使用不同的测量范围，例如“North America”、“United States”与 “California”
• 不同的队列使用不同的计量单位或不同的数据类别（即一个队列的名册上载有表示公司部门的组织单位 1，而另一个队列的名册上载有表示工作职能的组织单位 1）。

在上例中，“组织单位 1”字段包括部门（例如“财务”）、美国各州（例如“克利夫兰”）和地区（例如“亚太地区”）。

将用户批量上传到平台时会导致错误产生的不一致行为如下：

• 使用的列标题与我们平台使用的标签（如上所列）不完全匹配，请注意是否正确使用下划线、空格和大写字母。注意：即使您上传的文件没有错误，但如果您未正确标记列标题，则学习者的个人资料中仍然可能会缺失数据。 
• 在任何数据字段中使用特殊字符 
• 对三个自定义字段 organization_unit1、organizion_unit2 和 organization _unit3 使用组织标签，而非平台标签
• 不完整的 external_guid（如果贵组织使用“单点登录”）
• 未使用 CSV UTF-8 文件
• 在 CSV 文件中包含特殊字符或者文件名很长

因此，我们强烈鼓励您创建数据模板，并使用队列学习平台与贵组织的所有当前和未来团队共享该模板。请与您的客户成功代表联系，了解更多信息。

设置数据字段时需要考虑什么问题？

虽然乍一看似乎没有必要，但从长远看，考虑如何使用平台中的数据为贵组织提供价值很有必要。如果没有适当的规划，您很可能会遇到因不一致行为而导致问题产生的情况。

需要考虑的问题：

1. 贵组织中的其他团队是否会使用该队列学习平台？如果使用，他们能从您希望对自定义数据字段（即组织单位 1-3）和其他数据字段进行编码的方式中发现价值吗？

2. 对于自定义数据字段，哪些数据对贵公司最有价值？例如，按部门区分学习者绩效数据是否更重要，或者是否要包括其他有价值和有必要的字段？

3. 如何将学习者数据添加到各个课程名册中？所有使用该平台的团队都是由贵公司的人力资源部门来添加名册呢，还是他们自己建立名册？如果通过一个一致的流程来创建名册，您可以与适当的团队成员合作来确保一致性。

干净且一致的数据是队列学习过程中极其重要的组成部分。如果您对数据管理流程的任何方面存有疑虑，请及时与您的客户成功代表联系。

基准提供了一个标准，您可以依据该标准比较各组织和课程在影响大的学习控制面板 (HILD) 上的结果。 

我们的基准是动态的，每周更新一次，以便反映最新且最准确的信息。您的基准分数代表了学习者的“参与度”、“倡导度”和“理解度”指标的平均分数。这些基准非常有价值，代表了行业中无与伦比的比较标准。

所有 UBLA 课程基准：所有客户的所有课程的学习者的该指标平均分数

UBLA 课程基准：已注册报告中所含课程的所有学习者的该指标平均分数

在上面的截图示例中，所有课程的平均“参与度”分数为 43，而该特定课程的平均分数约为 42。报告中所含队列的平均分数为 41。

任何组织都会面临很多问题和各种挑战，这些问题和挑战具有不同的时间尺度和竞争优先级。使用正确的方法解决这些问题（无论是通过稳定性、增长速度还是其他衡量标准对问题进行衡量）是让组织走向成功的关键之一。   在过去十多年里，用来解决这些问题的一种方法是利用“分析”。  这项技术是将数学、统计学乃至计算机科学方法应用于企业的问题。  直到现在，分析一直都是数据科学家的职权范围，这一职权范围横跨统计学和计算机科学领域。  数据科学家通常会利用各种来源来收集大量数据、准备这些数据（正确、干净且固定等）进行分析、开发并应用无数分析技术（有时是统计技术，有时是计算机科学技术，但通常两者都有）对数据进行分析，并生成可阐明挑战的关键组成部分的洞察分析。