在线课程评价时间序列数据集OnlineCourseReviewTimeSeriesDataset-nurmianpetronella
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育, 课程评价, 时间序列分析, 用户行为, 数据挖掘, 机器学习, 情感分析, 课程推荐
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的数据，记录了用户对课程的评价时间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年至2020年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内参与在线课程学习的用户。
数据维度：数据集包含“listing_id”（课程ID）和“date”（评价日期）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为DQLab_reviews(22Sep2022).csv，便于时间序列分析。
来源信息：数据来源于在线教育平台的公开数据，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于时间序列分析和用户行为研究。
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：适用于在线教育领域的用户行为分析、课程评价趋势分析等研究。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在课程推荐、用户画像分析等方面。
决策支持：支持平台优化课程内容、改进用户体验，以及制定更精准的营销策略。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户评价随时间变化的规律，帮助用户实现优化课程推荐、提升用户参与度等目标。
