近年来，随着互联网与通信技术的高速发展，学习资源的建设与共享呈现出新的发展趋势，各种网课、慕课、直播课等层出不穷，各种在线教育平台和学习应用纷纷涌现。尤其是2020年春季学期，受新冠疫情影响，在教育部“停课不停学”的要求下，网络平台成为“互联网+教育”成果的重要展示阵地。因此，如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息，通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。

本项目提供了某教育平台近两年的运营数据，希望各学员根据这些数据，为平台制定综合的线上课程推荐策略，以便更好地服务线上用户。

本项目主要涉及技术为利用pandas库进行数据预处理，利用matplotlib、pyecharts等库进行数据可视化，以及利用协同过滤算法给出综合推荐策略。