教育平台用户行为与转化数据集EducationPlatformUserBehavior-Conversion-ajinkyachouthai
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 教育平台, 客户关系管理, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 转化预测
数据概述：
该数据集包含来自ExtraaLearn教育平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的活动轨迹和个人信息，用于分析用户行为模式和预测转化率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段特定时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确指出地理范围，推测为ExtraaLearn教育平台的用户群体。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：用户ID (ID)、年龄 (age)、当前职业 (current_occupation)、首次交互方式 (first_interaction)、资料完成度 (profile_completed)、网站访问次数 (website_visits)、网站停留时间 (time_spent_on_website)、每次访问的页面浏览量 (page_views_per_visit)、最后一次活动 (last_activity)、印刷媒体类型1 (print_media_type1)、印刷媒体类型2 (print_media_type2)、数字媒体 (digital_media)、教育渠道 (educational_channels)、推荐 (referral) 和状态 (status)。
数据格式：CSV格式，文件名为ExtraaLearn.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于ExtraaLearn教育平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户关系管理、市场营销策略制定和转化预测等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育科技领域的用户行为研究，例如分析不同用户群体的行为差异、评估营销活动的效果、预测用户转化率等。
行业应用：可以为教育平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户留存、市场营销等方面。
决策支持：支持教育平台优化用户体验、提升转化率和制定更有效的市场营销策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索用户行为与转化之间的关系，帮助用户优化营销策略，提升用户留存率和转化效果。
