卿 枫 韩 耀 唐明凤 田 甜

（西华大学 电气与电子信息学院，四川 成都 610039）

1 问题描述

1.1 问题背景

近年来，随着互联网与通信技术的高速发展，学习资源的建设与共享呈现出新的发展趋势，各种网课、慕课、直播课等层出不穷，各种在线教育平台和学习 应用纷纷涌现。尤其是2020 年春季学期，受新冠疫情影响，在教育部“停课不停学”的要求下，网络平台成为“互联网+教育”成果的重要展示阵地。因此，如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息，通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。本赛题提供了某教育平台近两年的运营数据，希望参赛者根据这些数据，为平台制定综合的线上课程推荐策略，以便更好地服务线上用户。[1]

1.2 任务

1.分析平台用户的活跃情况，计算用户的流失率。

2.分析线上课程的受欢迎程度，构建课程智能推荐模型，为教育平台的线上 推荐服务提供策略。

1.3 具体任务

任务 1.1 应包含每个表中缺失值和重复值的记录数以及有效数据的记录数。

任务 1.2 应包含 recently_logged 字段的“--”值的记录数以及数据处 理的方法。

任务 2.1 应包含各省份与各城市的热力地图以及主要省份和主要城市的数据表格，并进行分析。

任务 2.2 应包含工作日与非工作日各时段的柱状图，并进行分析。

任务 2.3 应包含对流失率的定义，并给出流失率的结果。

任务 2.4 应根据计算结果给出合理的建议。

任务 3.1 应包含最受欢迎的前 10 门课程的参与人数、受欢迎程度及柱状图。……