【摘要】：隨著知識付費時代的來臨和用戶對線上教育認可度的不斷提升,在線課程從傳統(tǒng)的大規(guī)模免費公開課逐漸發(fā)展為付費的課程形式。現(xiàn)階段,以付費課程為主的新興網(wǎng)站和傳統(tǒng)網(wǎng)站都在探索獲利模式,課程量的繁多也對用戶選擇造成困擾。研究在線課程定價對增加網(wǎng)站收益、儲存用戶和促進平臺發(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),建立課程價格的統(tǒng)計模型和算法模型,對課程價格區(qū)間進行預(yù)測。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),對原始數(shù)據(jù)進行缺失值、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)計分析。通過條形圖和經(jīng)驗累積分布函數(shù)圖查看課程類別和銷量特征;分析課程上線和下線時間點特征;繪制課程簡介和機構(gòu)簡介詞云圖,挖掘課程的熱門詞匯,分析開課機構(gòu)的共同關(guān)注點。3.構(gòu)建IT互聯(lián)網(wǎng)類在線課程價格的多項邏輯斯諦回歸模型。通過構(gòu)建多項邏輯斯諦回歸模型對數(shù)據(jù)不平衡問題處理前后的在線課程價格區(qū)間進行預(yù)測,對比兩種預(yù)測結(jié)果準確率,并對模型作出評價。4.構(gòu)建IT互聯(lián)網(wǎng)類在線課程價格的算法模型。使用k近鄰、決策樹、支持向量機、隨機森林、XGBoost等算法模型,通過網(wǎng)格搜索選取最優(yōu)參數(shù),使用準確率、AUC值和F1值對模型效果進行評估,對變量進行重要性排名以分析課程價格的影響因素。結(jié)果顯示,在該數(shù)據(jù)集上支持向量機和隨機森林的模型性能最優(yōu),在測試集上準確率分別為96.54%和96.46%。本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取數(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格區(qū)間預(yù)測的研究中,選取支持向量機和隨機森林模型作為最終價格預(yù)測模型。該結(jié)果在一定時間段內(nèi),可為用戶評估課程價格提供數(shù)據(jù)參考,同時也對開課機構(gòu)優(yōu)化價格區(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《中國在線教育行業(yè)市場前瞻與投顯示，截止 2018 年底，中國在線教育用戶規(guī)模長突破 3000 億元，預(yù)計 2019 年中國在線教育市行業(yè)具有廣闊的市場前景[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在線教育市場規(guī)模的持續(xù)擴大。

2.對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，通過詞云圖，分析當前課程的熱點信息；探程類別和課程價格-銷量的特征，查看課程的整體分布情況；從時間節(jié)點上程上線情況進行探究，剔除不同時期價格因素的影響。3.構(gòu)建多項邏輯斯諦回歸統(tǒng)計模型和 k 近鄰、決策樹、支持向量機、隨機森 XGBoost 等算法模型，原始數(shù)據(jù)存在不平衡問題，利用過采樣的方法生成，消除數(shù)據(jù)不平衡對模型造成的影響，對數(shù)據(jù)過采樣處理前后模型準確率進比分析；通過網(wǎng)格搜索選擇最優(yōu)參數(shù)，對比各個分類器的準確率，確定支持機和隨機森林作為最終分類器對課程價格進行分類預(yù)測。4.通過分類模型，歸納出在線課程價格影響因素的特征，為新推出的課程價間的確定提供參考。當預(yù)期的銷量為某一個值時，課程價格落入相應(yīng)的價格，根據(jù)銷量和價格可確定該門課程的總收入，因此，，通過調(diào)整預(yù)期銷量和課格區(qū)間可得到課程的不同銷售總額，選取最高的銷售額，以達到課程利潤最的目的。本文具體流程如下：
【學(xué)位授予單位】：貴州財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G434;F724.6;F274

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本文編號：2658046