核心观点
本报告旨在分析教育平台线上课程的智能推荐策略。报告首先对平台用户进行分布、活跃度及流失率分析，并针对不同情况提出线上管理决策建议。其次，报告分析用户参与课程情况，构建课程智能推荐模型，并基于协同过滤算法进行课程推荐。最后，报告分析课程收费差异与用户学习进度的相关性，并给出线上课程的综合推荐策略。
关键数据
- 平台用户主要集中在中国地区，其中广东省用户数量最多，占比31.86%。
- 平台用户活跃时间段主要集中在上午9:00-11:00、下午14:00-17:00和晚上20:00-21:00。
- 平台用户流失率高达58.09%，平均每天约有40名用户流失。
- 平台课程参与人数分布不均，约75.73%的课程参与人数低于500人，课程76参与人数最多，达到13265人。
- 平台课程受欢迎程度存在两极分化现象，受欢迎指数最大值与最小值相差0.6369。
研究结论
- 平台应针对不同地区用户采取不同的宣传方式，并加大重点地区的宣传力度。
- 平台应在用户活跃时间段加强系统维护，并植入相关课程广告及销售活动。
- 平台应利用大数据分析软件降低用户流失率，并根据用户行为特征进行个性化推荐。
- 平台可将经常被共同选择的课程进行打包售卖，或将免费课程与收费课程进行融合。
- 平台可适当使用“限时抢购”等标语，利用用户的消费心理进行课程推荐。
