产品评分数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：产品评分,课程评价,数据分析,加权平均,时间衰减,用户参与度,评分系统优化
数据概述：
本数据集包含了对课程评分的详细分析，采用多种加权方法生成更准确的课程得分。通过考虑评分的时间衰减和用户参与度，这种方法改进了传统的评分系统，提供了更深入的见解。数据集包括简单平均评分、基于时间的加权平均评分、基于用户的加权平均评分以及最终的加权评分等关键要素。
数据用途概述：
该数据集适用于数据科学家探索评分系统、分析人员优化电子学习平台的评价机制，以及任何希望改进课程排名方法的人。研究人员和分析师可以利用这些加权评分方法，更好地理解课程评价的趋势和模式，从而为决策提供支持。
举例：
该数据集提供了一个名为course_weighted_rating的函数，可以根据需要调整时间和用户权重来生成自定义的评分结果。例如，通过调用course_weighted_rating(df, time_w=40, user_w=60)可以生成一个结合了时间和用户参与度的最终评分，其中时间权重为40%，用户参与度权重为60%。
