【摘 要】
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移动互联网的高速发展引发了教育方式的变革,在线教育凭借时间上、空间上的灵活性逐渐被人们所接受并得到发展。自2017年开始,我国在线教育市场高速发展,传统教育企业和互联网巨头争相进入市场,在线教育用户数持续增多。2021年,“双减”政策的出台严重打击了以学科课程培训为主的教育机构。当前,在线教育市场机遇与挑战并存,在线教育企业要把握市场风向,提高课程质量投入竞争。在竞争中,企业需要对用户进行价值分析
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移动互联网的高速发展引发了教育方式的变革,在线教育凭借时间上、空间上的灵活性逐渐被人们所接受并得到发展。自2017年开始,我国在线教育市场高速发展,传统教育企业和互联网巨头争相进入市场,在线教育用户数持续增多。2021年,“双减”政策的出台严重打击了以学科课程培训为主的教育机构。当前,在线教育市场机遇与挑战并存,在线教育企业要把握市场风向,提高课程质量投入竞争。在竞争中,企业需要对用户进行价值分析,区分用户类别,进而制定专门的营销策略,以实现营销成本的优化和用户转化率的提高。目前,用户价值分析在其他领域尤其是电商领域已经比较成熟,但是在互联网教育行业,站在企业视角的用户价值分析还比较缺失。因此,本文试图通过对在线教育平台用户行为数据进行研究,为该领域的用户价值分析提供参考,具体研究工作如下:（1）基于实际业务场景和统计学方法,对某在线教育平台用户行为数据进行预处理,随后通过卡方检验、点双序列系数检验、皮尔逊相关系数检验进行特征选择,并尝试结合可视化工具进行初步分析。（2）构建了基于不平衡样本的用户购买预测模型。采用SMOTE过采样、欠采样处理样本数据,分类模型选择逻辑回归、随机森林、XGBoost,使用特征选择后的特征进行训练并进行比较,结果表明,采用SMOTE过采样平衡样本的XGBoost模型的效果最好。（3）基于RFM模型和AISAS模型,结合用户购买预测模型得到的特征重要性排序,构建了RFISA模型,在此基础上使用K-means算法将用户分成四类,并根据相应特征取值提出了针对性的营销建议。
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