编程求助活动数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：编程教育,求助平台,用户行为,教学助理,问题解决,时间序列,用户体验
数据概述：
本数据集记录了编程学习平台上用户在学习过程中提出的问题（即“求助”或“疑问”）及其解决过程的详细活动信息。数据涵盖了用户提出问题、教学助理（TA）分配和解答问题、用户反馈等多个环节的关键操作和状态变化。数据集中的每条记录对应一次具体的操作行为，包括用户、教学助理或系统在问题解决流程中的动作。
数据集字段的主要内容包括：
- 用户ID（User ID）：标识操作的执行者，可能是提问的用户、解答问题的教学助理，或者系统的自动操作。
- 问题ID（Doubt ID）：每个问题的唯一标识符。
- 活动类型（Activity Type）：描述具体的操作行为，例如提问、分配问题、解答、用户反馈等。
- 活动时间（Activity Timestamp）：记录每次操作的确切时间。
- 问题状态（Status）：问题在不同阶段的状态，例如“开放”、“分配”、“活跃”、“解决待审核”、“已解决”等。
- 教学助理ID（TA ID）：解答问题的教学助理的唯一标识。
- 用户评分（User Rating）：用户对问题解决体验的评分（1-5分，1为最差，5为最好）。
数据的时间跨度覆盖了从问题提出到最终解决的全过程，适合用于分析用户求助行为、教学助理的工作效率以及用户的满意度。
数据用途概述：
该数据集适用于以下多种场景：
1. 用户求助行为分析：
- 研究用户在学习过程中提出问题的频率、类型和时间分布，帮助优化学习内容和平台设计。
- 分析用户在学习不同阶段的求助需求，识别潜在的学习难点。
- 教学助理绩效评估：
- 通过分析教学助理的响应时间和解答质量，评估其工作表现。
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研究教学助理在不同问题类型上的解答效率，为资源分配提供依据。
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问题解决效率分析：
- 计算问题从提出到解决的平均时间，评估平台的整体问题解决效率。
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分析不同状态转化的时间分布，识别问题解决流程中的瓶颈环节。
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用户体验优化：
- 利用用户评分数据，评估问题解决体验的质量，识别需要改进的环节。
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分析用户在问题解决过程中是否需要进一步的补充信息，优化交互流程。
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教育平台运营优化：
- 通过数据驱动的方式，优化教学助理的任务分配机制，提高问题解决效率。
- 分析用户活跃时间段和问题分布，合理安排教学助理的工作时间。
总体而言，该数据集为教育平台的运营、教学助理的管理以及用户体验的优化提供了丰富的数据支持，适合用于教育科技领域的研究和实践。
