在线课程数据分析（10.如何利用数据分析提升在线课程的教学效果）

本文目录

• 10.如何利用数据分析提升在线课程的教学效果
• Edx在线课堂平台数据分析
• 环球青藤数据分析课程怎么样
• 3如何运用数据分析优化在线课程的教学过程
• 在线教育产品的数据分析到底应该怎么分析
• cda数据分析远程课程

10.如何利用数据分析提升在线课程的教学效果

10.如何利用数据分析提升在线课程的教学效果？如何通过数据分析提高在线课程的教学效果随着在线教育的普及，越来越多的人正在参与到这一领域中。然而，仅仅在网上开设一个课程是不够的。要真正提高在线课程的教学效果，需要深入分析学生的学习行为和习惯。这就需要使用数据分析。以下是一些关于如何利用数据分析提高在线课程教学效果的建议。1.分析学生数据要想提高在线课程的效果，首先需要分析学生数据。通过这样做，您可以了解学生的学习习惯、时间安排、工作负荷以及是否有特殊需求。这些都是成效的关键。在分析学生数据时，需要了解以下指标：学生参与度、学生完成时间、学生反馈、学习资料的下载量等。通过这些指标，您可以了解到学生对课程的反应，并适当地做出相应的改变。2.利用大数据分析数据信息越多，越容易得到真实有用的结果。可以把大数据分析应用到整个在线教育领域中。根据相关数据结果，可以提高在线教育的标准和效果水平。3.判定课程效果数据分析还可以用来判断课程的效果。可以从不同角度出发，如学习效果和教学效果，判断课程的优劣。当然在这个过程中需要以正确的方式解释数据，以指导改进课程。4.不断改进在线课程的学习方式不同于传统课程。因此，需要通过数据分析来不断改进在线课程的教学方法和教学效果。例如，当您发现很多学生在某个时间段内不参加课程时，调整课程计划或重新设计课程形式可以提高他们的参与度。此外，您还可以通过提供更有趣的学习材料和更具吸引力的视觉呈现方式来提高在线课程的实用性和吸引力。总结，数据分析已经成为在线教育的重要组成部分，它可以帮助您了解学生在学习过程中的行为和习惯。利用数据分析可以在适当的时候改进课程，从而提高在线教育的教学效果。

Edx在线课堂平台数据分析

EdX由哈佛大学和麻省理工学院于2012年创立，是一个MOOC课程提供和在线学习平台。

数据来源于kaggle上关于2012-2016年Harvard与MIT在Edx所开设在线课程的数据报告，该报告涵盖了在线课程290们、学员450万、学习总时长2800万小时、获得认证学员25万。我们看一下数据，一共有290个在线课堂数据，字段信息23个。发现主要由两方面组成，一是 课程 （产品）的数据，二是 学员 （用户）的数据，所以我们分别从这两个维度进行分析：

1、什么类型的课程更受欢迎？哪些课程的需求量较大？

2、人们更喜欢Harvard还是MIT的课？

3、课程的完成度怎么样？

4、全球在学习edX的是什么样的用户？

课程上线的日期格式是MDY（月日年），全部改成我们习惯的YMD（年月日）

1.不同课程的学员数占比

从上图可以看出，Computer Science类的课程学员数最多，占比34.42%，Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程学员数最少，只占18.48%。这说明学员对Computer Science一类的课程需求量最大，其次是Science, Technology, Engineering, and Mathematics，再次是Government, Health, and Social Science，需求量最少的是Humanities, History, Design, Religion, and Education。

这是从Edx平台总体来看，当然不同机构内部的课程需求量也会有所不同，下面我们分别看一下每个机构内部不同课程的需求量。

2.同一机构内不同课程的学员数占比（按机构）

Harvard开设的Computer Science类的课程学员数最多，占了40.85%，Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程学员数次之，这两门课程就占了70%。学生对Science, Technology, Engineering, and Mathematics的需求量最少。

MIT的Science, Technology, Engineering, and Mathematics课程的学员数最多，占36.71%（在Harvard最少），其次是Computer Science（在Harvard最多）和Government, Health, and Social Science，最后是Humanities, History, Design, Religion, and Education的学员数最少（在Harvard占比30.12%排第二）

3.同一课程不同机构的学员数占比

从上图得到，同样是Science, Technology, Engineering, and Mathematics类的课程，80%的学员选择MIT，而同样是Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程，80%的学选择Harvard，而且这两科课程分别在机构内部也是比较受欢迎的。

4.不同课程的学员数变化（按月）

学员对课程的需求量除了不同机构有差异以外，不同的时间点也会影响课程的学员数，像某课程去年1月有多少学员，今年不一定会吸引相同的学员数，所以要从时间维度上对不同类型的课程进行需求分析。

总体上Science, Technology, Engineering, and Mathematics类的课程需求量较大，学员对Computer Science类课程的需求量最小。随时间的波动较大，为了方便观察，下面我们对4种课程分别分析。

5.同一课程的学员数变化（按月）

从上图可以看出，Computer Science这类课程的学员数变化有明显的周期性，在每年的1月份左右学员数达到峰值，表明该课程的需求量在1月份前后最大。其他学科的课程未发现有明显的周期性，可能数据量较小。

得到认证（获得证书）我们就认为他完成了课程，从上述描述统计可以看出完成课程的学员平均占比只有7.78%，而完成了50%课程的学员数还不到该课程学员数的1/4，也就是说绝大多数学员对课程的完成度都不高，制成箱线图如下：

对男性占比和女性占比分别求平均值，发现总体上听课的学员中男性占了2/3，大部分是男性学员。下面再看一下不同课程的男女性差异。

女性大多数更喜欢Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程，对Computer Science类课程的兴趣最低。而82%的男性喜欢Computer Science课程。Humanities, History, Design, Religion, and Education类的课程男女占比差别不大，其他三门课程男性占比远超过女性。

从上图可以看出平台上的学员年龄跨度从22-53岁。22-32岁对各类课程的需求量普遍都很大，尤其对计算机科学的课程需求极大，40岁以后对课程基本上没有需求。

Government, Health, and Social Science与Humanities, History, Design, Religion, and Education类型课程的学习者多为学士及以上学历。

环球青藤数据分析课程怎么样

好。根据查询相关公开信息显示，球青藤数据分析课程学习，收获大，大学生的教育平台，专注大学生热门考试备考，大学生技能提升及就业发展。环球青藤大学生在线学习品牌包括考研、公考、MBA、教师资格证、银行从业、证券从业就业升学课程。

3如何运用数据分析优化在线课程的教学过程

31.如何运用数据分析优化在线课程的教学过程？如何运用数据分析优化在线课程的教学过程？随着互联网的发展，越来越多的学生选择在线课程来帮助他们学习知识。在线课程提供了许多优势，例如灵活性，更广泛的课程选择，以及可以随时随地学习的能力。然而，许多教师面临的挑战是如何创建一个高质量的在线教育体验。这就需要使用数据分析，以识别和解决问题并提供优质的在线教育。以下是一些如何使用数据分析优化在线课程教学的提示：1.收集学生数据收集学生数据是数据分析的第一步。教师可以使用各种工具来获得学生数据，例如课程管理系统，网站分析工具或在线调查。例如，教师可以收集以下数据：学生的出勤情况考试和作业的成绩学生对在线教育平台的使用学生对课程内容的反馈收集这些数据可以帮助教师更好地了解学生，了解他们的需求和偏好，以及提高在线教育课程的吸引力。2.分析学生数据收集学生数据只是一部分，分析数据是更重要的一步。教师可以使用各种分析工具来识别趋势和模式，并推断出哪些方面需要改进。例如，如果许多学生在某个章节的考试中得分较低，这可能意味着这一章的内容需要改进。如果学生课程中出勤率较低，则可能需要将教材重新安排以提高学生参与度。在收集和分析数据后，教师可以获得更多关于学生的了解，这对于改进在线课程的教学过程非常重要。3.优化课程内容通过分析数据，教师可以发现那些需要改善的课程部分，并对这些方面进行改进。例如，教师可以考虑以下方法：重新分配章节的内容生成更多的视频或互动式素材以提高课程受欢迎程度引入更多的小组活动或项目来促进学生与教师和同学的互动优化作业和考试的设计以提高学生的参与度和理解度这些改进可以帮助学生更好地掌握课程，提高学生参与度和满意度。4.持续改进数据分析是一个持续的过程。一旦教师开始进行在线课程改进，他们需要持续地收集和分析数据，并进行优化。教师应该定期检查学生数据，并针对性地进行改进。通过这种方式，在线课程的教学过程将不断得到优化，以更好地提供优质的在线教育。总之，使用数据分析是优化在线课程教学过程的重要步骤。收集数据，分析数据并持续优化课程内容可以帮助教师提供更好的在线教育体验，提高学生参与度和满意度。

在线教育产品的数据分析到底应该怎么分析

在线教育（以视频为主） 的数据分析 ，可以快速的获取数据，分析数据，因才施教 ，这是区别与传统课堂教育的优势。如何设计数据平台或者数据分析平台需要解决那些问题？在我看来，数据平台分为两种，一种是信息型，信息型平台重在展示平台中所积累的数据，重在客观展示，而具体这些数据能得到哪些结论运用到教学中甚至产品改进中，需要的是具体情况具体分析。分析内容可能根据实际需求，既包括网站内容，比如pv，uv, 激活，注册，周活等，也包括相关运营数据统计，另一部分为课程数据，比如视频的观看，作业，测验的完成，通过，各阶段占比，用户profile 等数据。数据重在人工分析和运用上，比如视频观看，某一时间点（段）突然回放度增高，那么原因有哪些呢？可能是学生观看这部分视频知识点时遇到了困难，遇到回放在看一遍，或者是否是老师讲的太快，学生没听明白，需要回放一下？这需要你来分析具体情况并结合教学实际来查找原因。数据的另一个重要作用即预测作用，换言之，这属于知识型数据平台。比如通过学生的行为数据，预测哪些学生是付费课程潜在用户？哪些学生会更可能完成课程学习得到证书？这样的数据平台在设计上更具有难度一些，需要进行一些数据挖掘工作和机器学习内容，需要有大量的算法公式和分析研究。

cda数据分析远程课程

1. CPDA项目数据分析师和CDA数据分析师有什么区别

这个问题也是学员经常问到的。这里我做一个详细的区分。关于CPDA，CPDA全名叫项目数据分析师，在国内做培训比较早，课程内容主要针对的是基于传统企业在投资管理领域的项目分析，类似MBA，以数据支持来进行业务层面的管理和分析，课程包括《量化投资》等知识内容，应该说投资类企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。 关于CDA，CDA全名是数据分析师，是真正意义上的数据分析，为什么说真正意义，因为一名合格的数据分析师他需要具备的能力有以下几点： 1、统计概率基础； 2、数据分析模型方法； 3、工具的运用。 如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备能力的技术性培训，是从数据的获取，储存，整理，清洗，分析，检验到结果报告一个整体的流程，其中每一个环节会涉及到很多知识技巧，这些都是在培训中老师手把手地教学。 因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识，如果您是管理者，尤其是金融领域的管理者，可以选择CPDA；如果你是在一线从事数据分析相关的职业，或者是0基础入门的，想掌握和提高数据分析的技术，这时你可以选择CDA。

2. CDA数据分析师的班怎么样

数据分析师现在的培训班现在很多，因为大数据最近里面比较火，所以这个行业就热起来了。这些培训班主要是培训数据分析师的一些技能，包Excel，sql，python，hive，高阶的可能会培训一些数据挖掘算法，毕竟数据分析搞到最后就是数据挖掘了。以上这些培训主要集中在技术上，还有很重要的一块是业务，但是这部分只有在工作中不断的积累了。

3. 数据分析师可以远程学习的吗

数据分析师是可以远程学习的。 数据分析师的学习分为两种方式，一种专是远程的，一种是面属授的，你根据自己的情况来选。 其中远程的学习时间为一年整，培训学习的时间是比较长的，学的知识都是专业性的知识点，且数据分析师的考试是不分级别的考试，证书的含金量是很高的。 你报考前可以先和中鹏的老师了解一下学习的情况，了解的具体一些也好做学习的准备。

4. cda数据分析师考试科目有哪些啊谢谢！！

1、CDALevelⅠ：CDALevelⅠ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

2、CDALevelⅡ：在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件。

熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

3、CDALevelⅡ：在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R、python等软件，形成严密的数据分析报告。

4、CDALevelⅢ：数据分析专家需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

(4)cda数据分析远程课程扩展阅读

报名条件

申报参加CDA数据分析员专业技术培训人员，具备统计学、计算机、金融、经济和会计学等专业大专以上学历。申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历证明。申报人员所出具的国家教育部承认的正规国民教育学历证明，必须真实有效，不得假冒伪造或修改。

报名方式

登陆CDA数据分析员网站，点击“在线报名”填写报名申请表并在线提交；或在下载资料中下载《数据分析员报名申请表》，填写学员信息后传真至报名处。

对报名申请表的信息进行初审后，工作人员通知学员递交电子版学历证明和身份证至报名处。学员缴纳学费之后领取教材以及相关资料。

5. CDA数据分析师的课程，面授课跟远程课那个效果更好

面授课与远程课的效果差不了多少，本人在上海，也有面授课，但平时工作时间紧凑版，空余的时间也不多，权所以我还是选择了远程课，首先免去了路上奔波的时间，节省时间用来看远程课完全够用了，而且经过我的反复考察，远程课的导师跟面授课的导师资历一样优秀，并且讲解的也很专业，有问题都能在课上得到有效地解决，还会有相关的直播课等等，我觉得相比面授课会更方便些，其实具体的还是看你的时间是否充裕。

6. CDA数据分析师课程每年是怎么安排的

现在一线城市北上广深地区都是2个月左右就有一期CDA Level1的课程，同时提供远程直播的参加方式，二内线城市如成都容、安徽、南京等，每年也有很多期安排。Level2课程由于内容更具深度，授课专家来自台湾、美国等，所以基本上是3个月一期，具体你可以参考经管之家（人大经济论坛）CDA官网公布的时间表，最新的课程安排都是第一时间公布的

7. cda数据分析师报名条件

Level I：无要求，皆可报考 Level II：（满足以下之一皆可报名） 1. 获得CDA Level Ⅰ认证证书 2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作1年以上 3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作2年以上 Level III：（满足以下之一皆可报名） 1. 获得CDA Level Ⅱ认证证书 2. 本科及以上学历需从事数据分析相关工作3年以上 3. 本科以下学历需从事数据分析相关工作4年以上 （注：上述数据分析相关工作不限制行业，工作可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）

8. CDA数据分析研究院研发大数据分析课程具体讲什么内容

CDA数据分析研究院大数据中心研发Hadoop大数据分析师应用课程，零基础学习，每版位学员亲权自架构真实大数据环境，感觉特别有成就感。从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。区别于普通的JAVA程序员，重点基于Hadoop架构的大数据分析思想及架构设计，通过演示实际的大数据分析案例。 适用于大数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士，各大数据项目负责人及其团队人士。目前与企业合作紧密，推荐优秀学员就业，真正玩转大数据分析技术。

9. 我看CDA数据分析师的课程都是远程授课，这样有学习效果吗

现在远程授课很普遍，去年也报的CDA数据就业班，也是远程授课，但是专学习效率还不错，CDA除了课上属会有导师解答疑问，对于重难点知识和同学普遍反应的问题，助教还会每周进行1-2次的直播串讲，一般都在两小时左右

10. CDA数据分析师证书的课程基本花费是多少学习完整的CDA数据分析师课程需要多少钱

考试费用 Level Ⅰ：1200 RMB Level Ⅱ：1700 RMB Level Ⅲ：2000 RMB （注：考试未通过者可进行一次补考，补考费用为六折优惠。每个等级科目补考权限各仅有一次。） 如果只想单独考证,根据官网公布考试大纲有针对性复习,复习一段时间了做下模拟试题,自己学习肯定要付出更多精力和时间. 想转行的话建议还是要系统学习,毕竟现在找工作主要看业务和项目经验,虽然报名要交学费,但是能高效地学习系统知识,避免技术很多坑,免得陷入死循环.让所学技能变成自己的项目经验,这样找工作更有自信.现在很多企业招聘人才都要求CDA学员优先,学好技能后有更多内推机会,具体去官网咨询下.