泰迪杯数据分析大赛：教育平台线上课程智能推荐策略

"教育平台的线上课程智能推荐策略" 本题主要关注的是教育平台如何利用数据分析来优化其线上课程的推荐策略，以提升用户体验和服务质量。在当前互联网与通信技术高速发展的背景下，线上教育已经成为教育领域的重要组成部分。尤其是在新冠疫情的影响下，线上平台成为了教育持续进行的关键途径。因此，构建有效的课程推荐系统对于教育平台来说至关重要。 首先，分析平台用户的活跃情况是制定推荐策略的基础。这包括计算用户的流失率，即识别那些长时间未访问平台的用户，以便采取措施重新吸引他们。此外，理解用户的活跃时段，如工作日与非工作日的登录次数，可以帮助平台优化服务时间，提高用户活跃度。 其次，课程受欢迎程度的分析是构建推荐模型的关键。通过对课程的浏览、报名、完成等数据的深入挖掘，可以找出热门课程和潜在的用户兴趣趋势，为个性化推荐提供依据。 任务1涉及数据预处理，这是数据分析的第一步。参赛者需要理解和处理数据集中的缺失值、重复值等问题，确保数据的质量。特别是对于"recently_logged"字段中的特殊值"-"，需要合理处理以避免影响后续分析。 任务2涵盖了用户行为的地理分布分析和活跃度分析。通过热力地图展示各省份和城市的登录次数，可以揭示用户的主要聚集地；而工作日与非工作日的用户登录次数柱状图则揭示了用户活动的周期性模式，有助于确定平台的高流量时段。 任务3则是基于前面的分析计算用户流失率，并结合用户分布和活跃度提出管理建议。流失率的计算基于用户最近访问时间与数据截止时间的差值，超过90天未访问的用户被视为流失用户。分析这部分用户可以帮助平台了解用户流失的原因，从而改善服务。 最后，任务4涉及到构建课程推荐模型。基于用户的学习历史、行为数据和课程特征，可能需要运用协同过滤、内容过滤或者深度学习等方法，为用户提供更精准的课程推荐，以提高用户满意度和留存率。 这个题目旨在考察参赛者的数据处理能力、用户行为分析技巧以及基于数据的决策制定能力，同时推动教育平台通过智能化推荐系统提升服务质量。