線(xiàn)上課程智能推薦策略分析

卿 楓 韓 耀 唐明鳳 田 甜

（西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院，四川 成都 610039）

1 問(wèn)題描述

1.1 問(wèn)題背景

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)與通信技術(shù)的高速發(fā)展，學(xué)習(xí)資源的建設(shè)與共享呈現(xiàn)出新的發(fā)展趨勢(shì)，各種網(wǎng)課、慕課、直播課等層出不窮，各種在線(xiàn)教育平臺(tái)和學(xué)習(xí) 應(yīng)用紛紛涌現(xiàn)。尤其是2020 年春季學(xué)期，受新冠疫情影響，在教育部“停課不停學(xué)”的要求下，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)成為“互聯(lián)網(wǎng)+教育”成果的重要展示陣地。因此，如何根據(jù)教育平臺(tái)的線(xiàn)上用戶(hù)信息和學(xué)習(xí)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)分析為教育平臺(tái)和用戶(hù)提供精準(zhǔn)的課程推薦服務(wù)就成為線(xiàn)上教育的熱點(diǎn)問(wèn)題。本賽題提供了某教育平臺(tái)近兩年的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，希望參賽者根據(jù)這些數(shù)據(jù)，為平臺(tái)制定綜合的線(xiàn)上課程推薦策略，以便更好地服務(wù)線(xiàn)上用戶(hù)。[1]

1.2 任務(wù)

1.分析平臺(tái)用戶(hù)的活躍情況，計(jì)算用戶(hù)的流失率。

2.分析線(xiàn)上課程的受歡迎程度，構(gòu)建課程智能推薦模型，為教育平臺(tái)的線(xiàn)上 推薦服務(wù)提供策略。

1.3 具體任務(wù)

任務(wù) 1.1 應(yīng)包含每個(gè)表中缺失值和重復(fù)值的記錄數(shù)以及有效數(shù)據(jù)的記錄數(shù)。

任務(wù) 1.2 應(yīng)包含 recently_logged 字段的“--”值的記錄數(shù)以及數(shù)據(jù)處 理的方法。

任務(wù) 2.1 應(yīng)包含各省份與各城市的熱力地圖以及主要省份和主要城市的數(shù)據(jù)表格，并進(jìn)行分析。

任務(wù) 2.2 應(yīng)包含工作日與非工作日各時(shí)段的柱狀圖，并進(jìn)行分析。

任務(wù) 2.3 應(yīng)包含對(duì)流失率的定義，并給出流失率的結(jié)果。

任務(wù) 2.4 應(yīng)根據(jù)計(jì)算結(jié)果給出合理的建議。

任務(wù) 3.1 應(yīng)包含最受歡迎的前 10 門(mén)課程的參與人數(shù)、受歡迎程度及柱狀圖。

任務(wù) 3.2 應(yīng)包含相應(yīng)推薦算法的描述，并給出總學(xué)習(xí)進(jìn)度最高的5 個(gè)用戶(hù)的課程推薦數(shù)據(jù)。

任務(wù) 3.3 應(yīng)包含數(shù)據(jù)分析的方法、算法描述以及主要結(jié)果。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)時(shí)間：2020 年11 月14 日

2.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是應(yīng)用數(shù)據(jù)分析前極其重要的一步，通常包括了對(duì)異常數(shù)據(jù)的處理、缺失值的處理和重復(fù)值的處理。只有處理了才能夠進(jìn)行模型的建立與訓(xùn)練，最終得到相關(guān)的結(jié)果。

2.2.1 異常數(shù)據(jù)處理

針對(duì)附件所給數(shù)據(jù)的study_information 文件，對(duì)其進(jìn)行處理。

2.2.2 缺失數(shù)據(jù)處理

針對(duì)附件所給數(shù)據(jù)的study_information 文件，首先讀取原始數(shù)據(jù)（如下圖1），然后再對(duì)其price 一欄的缺失值進(jìn)行處理，我們利用python 的pands 庫(kù)的數(shù)據(jù)處理功能先將缺失價(jià)格的課程統(tǒng)計(jì)出來(lái)course_id 中的課程51 與課程96的價(jià)格數(shù)據(jù)缺失，且課程51 缺失4011 個(gè)，課程96 缺失227 個(gè)。針對(duì)study_information 文件總數(shù)據(jù)數(shù)來(lái)說(shuō)，這缺失值的占比不足2%，由此我們將其價(jià)格統(tǒng)一補(bǔ)0 處理。

圖1

通過(guò)python 的布爾索引找出有缺失值的某列數(shù)據(jù)，如下圖2：

圖2

由此可見(jiàn)price 列存在缺失值，由此利用fillina 將缺失值的課程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得到缺失值的課程id 為課程51 與課程96，在統(tǒng)計(jì)其缺失個(gè)數(shù)得到課程51 缺失4011 個(gè)，課程96 缺失227 個(gè)。得到圖3：

圖3

再對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)0 操作得到如下圖數(shù)據(jù)：

至此將study_information 文件中的所有缺失值處理完成。

針對(duì)附件給出的users 文件中的用戶(hù)id 欄存在缺失數(shù)據(jù)通過(guò)python 的pandas 庫(kù)將缺失用戶(hù)id 的那一欄數(shù)據(jù)全部提取出來(lái)，提取圖4：

圖4

由于此數(shù)據(jù)量占總數(shù)據(jù)量的比例小因此采取了剔除處理，將以上的67 個(gè)缺失用戶(hù)id 全部移除。得到新的數(shù)據(jù)如圖5：

圖5

由此文件users 文件中的缺失用戶(hù)id 全部解決。

通過(guò)已經(jīng)進(jìn)行了缺失值和重復(fù)值處理的文件users，再將login 文件中的最近登陸時(shí)間的那一列數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間戳類(lèi)型轉(zhuǎn)化，找到最近的時(shí)間，再通過(guò)用戶(hù)id 匹配users 文件中的相同的用戶(hù)id 上將最近登陸的時(shí)間補(bǔ)為login 文件找到的最近的時(shí)間。但是經(jīng)過(guò)此種方式進(jìn)行匹配后依然未完全補(bǔ)全。由此確定某些用戶(hù)再注冊(cè)后并沒(méi)有使用，故將其最近的登陸時(shí)間修改為注冊(cè)的時(shí)間。最后補(bǔ)全數(shù)據(jù)如圖6 所示：

圖6

2.2.3 重復(fù)數(shù)據(jù)處理

通過(guò)對(duì)已經(jīng)進(jìn)行過(guò)數(shù)據(jù)缺失處理的users 文件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)文件users 的某些行存在重復(fù)的數(shù)據(jù)如圖7 所示：

圖7

在經(jīng)過(guò)python 的將user 的重復(fù)值刪除保留其中的一行有用的數(shù)據(jù)，處理后如圖8 所示：

圖8

由此解決了文件user 中的數(shù)據(jù)重復(fù)的問(wèn)題。

3 數(shù)據(jù)分析與可視化

3.1 數(shù)據(jù)分析可視化簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。但是，這并不就意味著數(shù)據(jù)可視化就一定因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜。[2]為了有效地傳達(dá)思想概念，美學(xué)形式與功能需要齊頭并進(jìn)，通過(guò)直觀(guān)地傳達(dá)關(guān)鍵的方面與特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于相當(dāng)稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。然而，設(shè)計(jì)人員往往并不能很好地把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡，從而創(chuàng)造出華而不實(shí)的數(shù)據(jù)可視化形式，無(wú)法達(dá)到其主要目的，也就是傳達(dá)與溝通信息。[3]

圖9

圖10

3.2 平臺(tái)用戶(hù)活躍度分析

3.2.1 熱力地圖

統(tǒng)計(jì)login 文件中不同的登陸地點(diǎn)的登陸次數(shù)然后通過(guò)python 的pyecharts 庫(kù)進(jìn)行熱力地圖的繪制。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析及處理，得到不同登陸地點(diǎn)的登陸次數(shù)。

3.2.2 登陸次數(shù)柱狀圖

通過(guò)對(duì)users 文件中的最近訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間那一列數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間戳轉(zhuǎn)化然后通過(guò)匹配星期的方式將每個(gè)時(shí)間進(jìn)行分類(lèi)，將為工作日的數(shù)據(jù)標(biāo)記為0，非工作日的標(biāo)記為1。然后再將統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)處理，在劃分時(shí)間段統(tǒng)計(jì)登陸次數(shù)，最后利用python 的matplotlib 庫(kù)繪制成柱狀圖。

3.2.3 流失率分析

先統(tǒng)計(jì)users 文件中的最近登陸時(shí)間與2020 年6 月18日的時(shí)間差，當(dāng)時(shí)間差大90 天的時(shí)間時(shí)將此項(xiàng)標(biāo)記為1，將時(shí)間差小于等于90 天的標(biāo)記為0，最后將標(biāo)記欄求和就得到流失的人數(shù)為22474，在于總?cè)藬?shù)相比得到最后的流失率為51.18%。

3.3 線(xiàn)上課程推薦分析

3.3.1 受歡迎程度分析

根據(jù)用戶(hù)參與學(xué)習(xí)的記錄，統(tǒng)計(jì)每門(mén)課程的參與人數(shù)，計(jì)算每門(mén)課 程的受歡迎程度，列出最受歡迎的前 10 門(mén)課程，并繪制相應(yīng)的柱狀圖。通過(guò)數(shù)據(jù)處理過(guò)后的study_information 文件用python 提取出每一個(gè)課程的選人數(shù)量然后在對(duì)他的選課人數(shù)進(jìn)行排序。

3.3.2 相似度分析

根據(jù)用戶(hù)選擇課程情況，構(gòu)建用戶(hù)和課程的關(guān)系表（二元矩陣），使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法計(jì)算課程之間的相似度。[4]通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理study_information 的文件，利用python 的pandas 庫(kù)得到：得到協(xié)同過(guò)濾后的數(shù)據(jù)如圖9所示：

4 線(xiàn)上課程的綜合策略與管理決策建議

通過(guò)數(shù)據(jù)分析得到的活躍程度的柱狀圖，然后柱狀圖表明非工作日時(shí)早上8:00 點(diǎn)到晚上20:00 的活躍度最高，由此可以建議在工作日時(shí)將課程開(kāi)放時(shí)間調(diào)整在早上8:00到晚上20:00。然而非工作日活躍度有延長(zhǎng)的趨勢(shì)，所以在非工作日時(shí)把課程開(kāi)放時(shí)間可以適當(dāng)延長(zhǎng)。

通過(guò)對(duì)課程之間的相似度分析與付費(fèi)和免費(fèi)課程統(tǒng)計(jì)得到圖10、圖11：

圖11

由此得到付費(fèi)課程的學(xué)習(xí)人數(shù)較多，而免費(fèi)課程的學(xué)習(xí)人數(shù)較少。由此，為促進(jìn)學(xué)習(xí)可以適當(dāng)將一部分課程進(jìn)行收費(fèi)，同時(shí)來(lái)提高課程的學(xué)習(xí)率。

5 總結(jié)

通過(guò)對(duì)附件所給的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)缺失數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)的處理，再到對(duì)問(wèn)題的分析以及對(duì)各個(gè)任務(wù)的處理，其中運(yùn)用了python 的pandas 庫(kù)、datetime 庫(kù)、matplotlib 庫(kù)、numpy 庫(kù)、pyecharts 庫(kù)，最后得到的線(xiàn)上課程的綜合策略與管理決策建議。