MOOC(Massive Open Online Courses,大型开放式在线课程)是一种不同于传统授课方式的新型教学模式,它借助互联网平台,与高校合作,突破时间和空间的限制,面向社会大众开放各类课程,使任何人都有机会接触名校优质课程资源,完成学习并获得证书。近年来,国内外MOOC平台从兴起开始走向成熟,积累了大量的用户和数据。分析和研究MOOC用户数据,不仅能了解用户行为和课程情况,还利于平台调整课程设计,提高用户学习体验。本文首先研究MOOC用户行为数据,在此基础上定义一些可量化指标。其次,研究基于移动平均法的指标预测,关注MOOC用户行为趋势,分析课程历年指标变化、不同学期模式下的变化和与线下实体课堂的区别,探索可直观显示结果的图表类型。接下来,本文提出整合了指标趋势预测、线上/线下对比、学期模式对比和可视化方法的综合分析方案,并用“学堂在线”平台《计算机文化基础》课程及对应校内线下实体课堂平台“网络学堂”的2016至2018年真实用户行为数据进行分析。最后,将研究工作工程化,开发了一个集数据处理、指标预测和可视化功能为一体的Web应用,旨在帮助教师更直观、方便地分析课程学习者的总体情况。数据分析结果主要表明:(1)用户讨论活跃性较低;(2)用户成绩存在“长尾”现象;(3)可从发帖行为的核心词中抽取课程知识点和重点;(4)基于流畅度和回退次数的视频观看行为反映了课程视频的受欢迎度;(5)用户喜欢在晚上学习,且存在上课后和DDL前的集中突击习惯;(6)用户大多来自经济、教育和互联网发达的地区,但有多元化趋势。