【摘 要】
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慕课是目前最为火热的线上学习平台之一,近年来,随着学习用户的增加,其课程范围更加广泛、课程数目大增.但是课程数量的增加并没有达到预期的学习热,反而是单个课程的学习者
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慕课是目前最为火热的线上学习平台之一,近年来,随着学习用户的增加,其课程范围更加广泛、课程数目大增.但是课程数量的增加并没有达到预期的学习热,反而是单个课程的学习者越来越少,学习用户的退课行为更加频繁.退课行为对于课程来说有着不好的影响,并且用户退课行为过多也会导致其对软件的依赖度越低,因此对用户退课行为进行预测,并针对预测结果进行措施的防范是十分有必要的.本文根据17年在慕课平台收集到的数据,经插补、删除等数据噪音处理后,再将处理后的数据进行描述性统计,分别得到关于慕课退课相关因素的五个维度数据,并将其进行因子分析,获得信息因子、社交因子、功能因子.最后分别基于神经网络、C5.0决策树、二元线性回归分析模型进行慕课退课的预测数据分析,得到若干分析结果.
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