课程推荐系统的数据分析是理解用户行为和课程效果的关键。以下是对 Course_Rec/Analytics 路径的详细介绍。

数据分析概述

数据分析帮助我们更好地理解课程推荐系统的性能，包括推荐准确度、用户满意度等关键指标。

  • 推荐准确度：衡量推荐系统是否能够准确地向用户推荐他们感兴趣的课程。
  • 用户满意度：反映用户对推荐结果的整体满意程度。

数据分析工具

为了进行有效的数据分析，我们使用了以下工具：

  • Python 数据分析库：如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib。
  • SQL 数据库查询：用于从数据库中提取和查询数据。

数据分析案例

以下是一个简单的数据分析案例：

  • 案例描述：分析用户对推荐课程的点击率。
  • 分析步骤：
    1. 从数据库中提取用户点击数据。
    2. 使用 Pandas 库进行数据清洗和预处理。
    3. 使用 Matplotlib 绘制点击率图表。

扩展阅读

如果您想了解更多关于数据分析的知识，可以阅读以下资源：

数据分析流程图