学生在线学习行为流失预测数据集StudentOnlineLearningChurnPrediction-olhash
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 行为分析, 在线教育, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 课程学习, 学生画像
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的用户行为数据，记录了学生在学习过程中的各种活动和属性，用于预测学生流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内用户行为的综合记录。
地理范围：数据来源于多个国家和地区，反映了全球范围内学生的学习行为。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：课程机会（Opportunity）、课程类别（Opportunity Category）、性别（Gender）、国家（Country）、当前学生状态（Current Student Status）、专业（Current/Intended Major）、状态描述（Status Description）、完成月份（Completion Month）、注册月份（signup_month）、注册星期（signup_day_of_week）、注册周（signup_week）、申请月份（apply_month）、申请星期（apply_day_of_week）、开始月份（start_month）、开始星期（start_day_of_week）、开始周（start_week）、完成星期（completion_day_of_week）、是否完成（Completed）、年龄（Age）、年龄组（Age Group）、完成时间（Completion Time_days）、参与时长（Engagement Duration）、申请年份（Apply Year）、注册年份（SignUp_Year）、课程开始月份（Opportunity Start Month）以及是否流失（is_churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为wise_eda_churn_short.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于对在线教育平台用户行为的记录和整理，并已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究学生在线学习行为、流失预测模型构建和用户画像分析。
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：适用于教育学、数据科学和机器学习等领域的学术研究，如用户行为分析、流失预测模型优化、个性化学习路径推荐等。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，尤其是在用户流失预警、用户生命周期管理、个性化营销等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助优化课程设计、提升用户留存率、改善学习体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和教育技术等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和流失预测。
此数据集特别适合用于探索影响学生流失的关键因素，构建预测模型，并制定相应的干预措施，以提高用户的学习参与度和平台的用户留存率。
