学生在线学习行为分析数据集StudentOnlineLearningBehaviorAnalysis-jashpalrajpurohit
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 在线教育, 学习分析, 用户画像, 数据分析, 机器学习, 平台使用, 课程参与
数据概述：
该数据集包含来自在线学习平台的学生学习行为数据，记录了学生在平台上的活动轨迹和学习成果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的学习行为快照。
地理范围：数据包含学生所在国家信息，如“US”、“SG”、“TR”等，表明数据覆盖全球范围内的学生。
数据维度：数据集包括以下关键字段：学生所在国家（student_country）、在平台上的天数（days_on_platform）、观看视频的分钟数（minutes_watched）、开始的课程数量（courses_started）、开始的练习考试数量（practice_exams_started）、通过的练习考试数量（practice_exams_passed）、花费在考试上的分钟数（minutes_spent_on_exams）、是否购买课程（purchased）。
数据格式：CSV格式，文件名为ml_datasource.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于在线教育平台，已进行匿名处理。
该数据集适合用于学生学习行为分析、用户画像构建和个性化推荐等研究。
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：适用于教育领域的数据分析研究，如学习行为模式分析、学习效果评估、影响学习效果的因素分析等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、课程优化等方面。
决策支持：支持教育机构优化课程设计、改进教学策略，提升学生的学习体验和学习效果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生理解用户行为分析和数据建模。
此数据集特别适合用于探索学生在线学习行为与学习成果之间的关系，从而帮助平台优化教学资源、提升用户粘性。
