预测在线课程参与度数据集

关于数据集

描述：

该数据集涵盖在线课程平台的用户参与度指标，有助于分析影响课程完成度的因素。数据集包含用户人口统计数据、课程特定数据和参与度指标。

特征：

• UserID：每个用户的唯一标识符
• CourseCategory：用户所学课程的类别（例如，编程、商业、艺术）
• TimeSpentOnCourse：用户在课程上花费的总时间（小时）
• NumberOfVideosWatched：用户观看的视频总数
• NumberOfQuizzesTaken：用户参加的测验总数
• QuizScores：用户在测验中取得的平均分数（百分比）
• CompletionRate：用户完成课程内容的百分比
• DeviceType：用户使用的设备类型（设备类型：台式机（0）或移动设备（1））
• CourseCompletion（目标变量）：课程完成状态（0：未完成，1：已完成）

目标：

目标变量（课程完成情况）的分布：

• 0（未完成）：48%
• 1（已完成）：52%

结论：

该数据集提供了在线学习平台上用户行为和参与模式的洞察，适用于预测建模和课程完成动态的洞察。

数据集使用和归属声明

该数据集由 Rabie El Kharoua 分享，为原创，此前从未公开分享过。该数据集遵循 CC BY 4.0 许可协议，允许任何人以任何形式使用该数据集，但需注明作者。数据集提供 DOI 以便正确引用。请注意，禁止在 Kaggle 平台上复制此作品。

独家合成数据集

该数据集是合成的，专为教育目的而生成，非常适合数据科学和机器学习项目。它是 Rabie El Kharoua 先生的原创数据集，之前从未公开分享过。您可以根据数据卡上列出的许可自由使用它。该数据集不提供任何担保。数据提供商的详细信息即将发布。