职业发展在线学习用户行为数据集ProfessionalDevelopmentOnlineLearningUserBehaviorDataset-olhash
数据来源：互联网公开数据
标签：在线学习, 用户行为分析, 职业发展, 学习平台, 注册信息, 课程参与, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自在线学习平台的数据，记录了用户的注册信息、课程参与情况以及职业发展相关的行为数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了注册日期、课程开始和结束日期等时间戳信息。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测用户可能来自全球各地。
数据维度：数据集包括以下字段：Profile Id（用户ID），Learner SignUp DateTime（用户注册时间），Opportunity Id（课程ID），Opportunity（课程名称），Opportunity Category（课程类别），Opportunity End Date（课程结束日期），First（名），Last（姓），Date of Birth（出生日期），Gender（性别），Mobile Number（手机号码），Address Line 1（地址），City（城市），State（州/省），Country（国家），Zip Code（邮编），Institution（机构），Graduation Date（毕业日期），Current Student Status（当前学生状态），Current/Intended Major（当前/意向专业），Entry created at（数据创建时间），Status Description（状态描述），Status Code（状态代码），Apply Date（申请日期），Opportunity Start Date（课程开始日期）。
数据格式：CSV格式，文件名为Wise_filtered_cleanecsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线学习平台，经过清洗和筛选，保留了关键的用户行为和属性信息。
该数据集适合用于用户行为分析、学习效果评估、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：适用于教育技术、用户行为分析等领域的学术研究，例如学习路径分析、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，特别是在用户画像构建、学习效果评估、个性化内容推荐等方面。
决策支持：支持在线学习平台优化课程设计、改进用户体验、提升用户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索在线学习用户的学习行为模式，优化学习体验，提升学习效果。
