在线教育平台Udemy课程数据分析数据集OnlineEducationPlatformUdemyCourseDataAnalysis-sonalisingh1411
数据来源：互联网公开数据
标签：在线课程, 教育数据, 课程分析, 学习行为, 平台分析, 课程推荐, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台Udemy的课程信息，记录了课程的基本属性、价格、订阅量、评价等数据，适用于课程分析、用户行为研究和平台优化等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集中的“published_timestamp”字段提供了课程发布时间，时间跨度为2014年至2017年。
地理范围：数据主要来源于Udemy平台，该平台面向全球用户提供服务，数据具有全球视野。
数据维度：数据集包括“course_id”（课程ID）、“course_title”（课程标题）、“is_paid”（是否付费）、“price”（价格）、“num_subscribers”（订阅人数）、“num_reviews”（评价数量）、“num_lectures”（课程章节数）、“level”（课程级别）、“content_duration”（课程时长）、“published_timestamp”（发布时间）和“subject”（课程主题）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Udemy Courses Data.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于在线课程的特征分析、用户行为研究、市场趋势分析，以及构建课程推荐系统等应用。
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、市场营销学、数据科学等领域的学术研究，如课程受欢迎程度的影响因素分析、用户学习行为分析、课程定价策略研究等。
行业应用：为在线教育平台、教育科技公司提供数据支持，用于优化课程内容、改进用户体验、制定营销策略、提升平台竞争力。
决策支持：支持教育机构和平台进行课程规划、市场预测、用户画像分析，以及数据驱动的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解在线教育领域。
此数据集特别适合用于探索课程特征与用户反馈之间的关系，分析不同课程主题和定价策略对用户的影响，从而帮助优化课程设计和提升平台运营效率。
