【摘要】：隨著知識(shí)付費(fèi)時(shí)代的來(lái)臨和用戶對(duì)線上教育認(rèn)可度的不斷提升,在線課程從傳統(tǒng)的大規(guī)模免費(fèi)公開(kāi)課逐漸發(fā)展為付費(fèi)的課程形式�，F(xiàn)階段,以付費(fèi)課程為主的新興網(wǎng)站和傳統(tǒng)網(wǎng)站都在探索獲利模式,課程量的繁多也對(duì)用戶選擇造成困擾。研究在線課程定價(jià)對(duì)增加網(wǎng)站收益、儲(chǔ)存用戶和促進(jìn)平臺(tái)發(fā)展具有重要意義。本文利用騰訊課堂網(wǎng)站上“IT互聯(lián)網(wǎng)”類課程數(shù)據(jù),建立課程價(jià)格的統(tǒng)計(jì)模型和算法模型,對(duì)課程價(jià)格區(qū)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體工作概述如下:1.收集和處理數(shù)據(jù)。利用python爬取騰訊課堂網(wǎng)站上“IT互聯(lián)網(wǎng)”類課程數(shù)據(jù),對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值、異常值、數(shù)據(jù)變換、歸一化處理、衍生變量構(gòu)造和數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題處理等數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)構(gòu)造,使獲取的原始數(shù)據(jù)變成有效建模數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析。通過(guò)條形圖和經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)圖查看課程類別和銷(xiāo)量特征;分析課程上線和下線時(shí)間點(diǎn)特征;繪制課程簡(jiǎn)介和機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介詞云圖,挖掘課程的熱門(mén)詞匯,分析開(kāi)課機(jī)構(gòu)的共同關(guān)注點(diǎn)。3.構(gòu)建IT互聯(lián)網(wǎng)類在線課程價(jià)格的多項(xiàng)邏輯斯諦回歸模型。通過(guò)構(gòu)建多項(xiàng)邏輯斯諦回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題處理前后的在線課程價(jià)格區(qū)間進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)比兩種預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率,并對(duì)模型作出評(píng)價(jià)。4.構(gòu)建IT互聯(lián)網(wǎng)類在線課程價(jià)格的算法模型。使用k近鄰、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、XGBoost等算法模型,通過(guò)網(wǎng)格搜索選取最優(yōu)參數(shù),使用準(zhǔn)確率、AUC值和F1值對(duì)模型效果進(jìn)行評(píng)估,對(duì)變量進(jìn)行重要性排名以分析課程價(jià)格的影響因素。結(jié)果顯示,在該數(shù)據(jù)集上支持向量機(jī)和隨機(jī)森林的模型性能最優(yōu),在測(cè)試集上準(zhǔn)確率分別為96.54%和96.46%。本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取數(shù)據(jù),合理處理和利用了數(shù)值類型和文本類型變量,將數(shù)據(jù)挖掘方法用于在線課程價(jià)格區(qū)間預(yù)測(cè)的研究中,選取支持向量機(jī)和隨機(jī)森林模型作為最終價(jià)格預(yù)測(cè)模型。該結(jié)果在一定時(shí)間段內(nèi),可為用戶評(píng)估課程價(jià)格提供數(shù)據(jù)參考,同時(shí)也對(duì)開(kāi)課機(jī)構(gòu)優(yōu)化價(jià)格區(qū)間起反饋性作用。
【圖文】：

1 緒論景及意義景研究院發(fā)布的《中國(guó)在線教育行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投顯示，截止 2018 年底，中國(guó)在線教育用戶規(guī)模長(zhǎng)突破 3000 億元，預(yù)計(jì) 2019 年中國(guó)在線教育市行業(yè)具有廣闊的市場(chǎng)前景[1]。圖 1.1 為 2014-20，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和在線教育技術(shù)的不斷更新性都在推動(dòng)在線教育市場(chǎng)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大。

2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)詞云圖，分析當(dāng)前課程的熱點(diǎn)信息；探程類別和課程價(jià)格-銷(xiāo)量的特征，查看課程的整體分布情況；從時(shí)間節(jié)點(diǎn)上程上線情況進(jìn)行探究，剔除不同時(shí)期價(jià)格因素的影響。3.構(gòu)建多項(xiàng)邏輯斯諦回歸統(tǒng)計(jì)模型和 k 近鄰、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森 XGBoost 等算法模型，原始數(shù)據(jù)存在不平衡問(wèn)題，利用過(guò)采樣的方法生成，消除數(shù)據(jù)不平衡對(duì)模型造成的影響，對(duì)數(shù)據(jù)過(guò)采樣處理前后模型準(zhǔn)確率進(jìn)比分析；通過(guò)網(wǎng)格搜索選擇最優(yōu)參數(shù)，對(duì)比各個(gè)分類器的準(zhǔn)確率，確定支持機(jī)和隨機(jī)森林作為最終分類器對(duì)課程價(jià)格進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。4.通過(guò)分類模型，歸納出在線課程價(jià)格影響因素的特征，為新推出的課程價(jià)間的確定提供參考。當(dāng)預(yù)期的銷(xiāo)量為某一個(gè)值時(shí)，課程價(jià)格落入相應(yīng)的價(jià)格，根據(jù)銷(xiāo)量和價(jià)格可確定該門(mén)課程的總收入，因此，，通過(guò)調(diào)整預(yù)期銷(xiāo)量和課格區(qū)間可得到課程的不同銷(xiāo)售總額，選取最高的銷(xiāo)售額，以達(dá)到課程利潤(rùn)最的目的。本文具體流程如下：
【學(xué)位授予單位】：貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：G434;F724.6;F274

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本文編號(hào)：2658046