Skillshare平台热门课程数据分析数据集-2022年11月
数据来源：互联网公开数据
标签：Skillshare,在线教育,课程,数据分析,用户行为,课程评估,学习平台
数据概述：
本数据集收录了截至2022年11月Skillshare平台上的1000门热门课程的相关数据。数据通过抓取方式获取，并计划每六个月更新一次。数据集旨在为研究在线教育平台上的课程表现、用户行为以及课程质量提供数据支持。
数据包含以下字段：
课程标题（title）：课程的标题名称。
课程链接（url）：课程在Skillshare平台上的URL地址。
学生数量（students count）：每门课程的注册学生总数。
课程时长（course duration）：课程的总时长，以小时或分钟为单位。
讲师姓名（instructor）：课程讲师的姓名。
课程课时数（lessons count）：每门课程包含的课程章节或课时数量。
课程级别（level）：课程的难易程度，例如初级、中级或高级。
学生项目数（students projects）：学生在该课程中完成的项目数量。
讲师互动评分（engaging）：对课程讲师的互动性进行评分的次数。
课程清晰度评分（clarity）：对课程清晰度进行评分的次数。
课程质量评分（quality）：对课程质量进行评分的次数。
数据用途概述：
该数据集可用于多方面的分析，包括但不限于：
课程受欢迎程度分析：分析哪些课程最受欢迎，以及影响受欢迎程度的因素，如课程时长、讲师、课程级别等。
用户行为研究：研究学生在不同课程中的参与度，如学生数量、项目数量等。
课程质量评估：评估课程的清晰度、质量、讲师互动性与学生评价之间的关系。
平台趋势分析：了解Skillshare平台上课程的整体发展趋势，为平台优化提供数据支持。
竞争分析：分析Skillshare平台上不同课程和讲师的表现，为内容创作者提供参考。
