第1步：明确评价目标，确定所需数据内容

大量的数据，哪些是可以我们所有的？我们需要做的第1步，就是根据评价内容的目标性质选择数据。不管评价内容是什么，从目标性质上可以分为两种类型：形成性和总结性。

形成性评价结果可以帮助培训管理者对培训进行优化和改进，如以上6点中1-3。总结性评价结果可以帮助培训管理者对培训价值进行评估，如以上6点中4-6。两种评价结果所需数据的支持是不同的。

形成性评价结果往往需要过程性数据，如讲师做了什么、学员做了什么、培训管理者做了什么，同时也包含了学习时长等反馈学习过程的数据。

总结性评价结果往往需要学习目标的结果数据，如学习目标是掌握产品知识，那对应的是知识的考试结果；学习目标是学习某技能，那对应的是学习后的技能水平；或者学习目标提高销售业绩，那对应的学习后的业绩情况。

当确定好评价内容的目标性质后，我们才能相应去选择哪些数据可以为我所用。

第2步：选择分析层次，确定数据分析方式

当我们依据自己评价目标，将平台沉淀的数据，如学习活动、教学活动安排、学习时长、参与率、考试成绩等，进行收集和导出后，接下来就是进行分析层次的选择，从而确定数据分析方式。

层次1：描述性分析。

对已有的数据进行整理，显示数据特征。比如：培训场次、培训课时、参与人员、考试成绩、技能水平等。

当需要描述数据特征时，可以用以下计算量呈现：数据自身平均数或者分布情况、数据之间的对比情况、数据之间的相关情况。

层次2：诊断预测性分析。

通过已有数据，发现项目成功的必要因素。比如项目目标的完成，是培训带来的吗？是培训过程中哪部分带来？成功的培训项目是不是可以做大规模的推广？

当需要进一步深入挖掘“因果关系”特征时，在数据量足够的前提下，可以对数据进行统计分析，探究成功因子，建立成功模型。

第3步：数据呈现与报告

对分析结果进行呈现和报告时，我们建议由繁化简，通过图表的样式会更利于信息的传达。如：频次分布表、条形图、柱形图、线形图、散点图等。