在线教育平台用户课程学习行为数据集OnlineEducationPlatformUserCourseLearningBehaviorDataset-peashooter
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 课程学习, 在线教育, 时长分析, 数据挖掘, 学习轨迹, 教育数据, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的用户课程学习行为数据，记录了用户对不同课程的学习时长信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户学习行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为在线教育平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括“user”（用户ID）、“course”（课程ID）、“user_watching_time”（用户观看时长）和“total_course_time”（课程总时长）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为old_method_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线教育平台用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户学习行为分析、课程推荐、学习时长预测等研究。
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：适用于教育技术、数据挖掘等领域的学术研究，如用户学习行为模式分析、课程推荐算法优化等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在个性化学习体验、课程优化、用户留存等方面。
决策支持：支持教育平台的运营决策，如课程设计、用户推荐策略调整等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解用户行为分析和数据挖掘方法。
此数据集特别适合用于探索用户学习时长与课程完成度的关系，以及预测用户学习行为，帮助平台优化用户体验和提升教学效果。
