Kaggle智能学习平台用户行为分析数据集_Kaggle_Intelligent_Learning_Platform_User_Behavior_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 学习平台, 知识追踪, 机器学习, 问答系统, 预测建模, 深度学习, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle智能学习平台的用户学习行为数据，记录了用户在平台上的交互过程，包括答题记录、解释观看、时间消耗等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但涵盖了用户在学习平台上的学习行为。
地理范围：数据来源于Kaggle智能学习平台的用户，理论上覆盖全球范围。
数据维度：数据集包含多个CSV文件和pickle文件，结构复杂，主要包括以下几个方面：
extrafeat: 包含关于问题和部分（part）的特征合并数据，如答题平均耗时、是否观看过解释、答题正确率等。
sakt100/sakt170: 包含提交文件，如预测的答题正确率。
baggingfeat: 包含问题的详细信息，如内容ID、题目类型、题目标签、正确率等。
catmodel/extralgbm/lgbmmodel: 包含模型文件，可能为不同算法的训练结果和模型参数。
数据格式：数据主要以CSV和pickle（.pkl, .pickle）格式存储，CSV文件便于数据读取和分析，pickle文件可能包含预处理后的数据、模型参数等。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的相关竞赛或公开数据集，经过了特征工程和模型训练等处理。
该数据集适合用于知识追踪、用户行为预测、个性化推荐等相关领域的数据分析和建模。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育领域和机器学习交叉学科的研究，如知识追踪算法的改进、用户学习行为模式分析、学习效果预测等。
行业应用：可以为在线教育平台、智能学习系统提供数据支持，例如，可以用于优化学习内容推荐、个性化学习路径规划、提高学习效率等。
决策支持：支持教育产品开发和用户体验优化，帮助平台更好地理解用户需求、提升用户粘性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、教育技术等领域的教学案例，帮助学生和研究人员实践数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索学习行为与答题正确率之间的关系，预测用户在不同题目上的表现，并优化学习体验，实现个性化学习目标。
