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Dhanya Hegde 3 years ago committed by GitHub
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23

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# जवाब की तलाश
यह पिछले पाठ के [असाइनमेंट](..\14-Introduction\assignment.md) की निरंतरता है, जहां हमने संक्षेप में डेटा सेट पर एक नज़र डाली। अब हम आंकड़ों पर गहराई से विचार करेंगे।
फिर से, वह प्रश्न जो ग्राहक जानना चाहता है: **क्या न्यूयॉर्क शहर में पीली टैक्सी के यात्री सर्दियों या गर्मियों में ड्राइवरों को अधिक टिप देते हैं?**
आपकी टीम डेटा विज्ञान जीवनचक्र के [विश्लेषण] (Readme.md) चरण में है, जहां आप डेटासेट पर खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार हैं। आपको एक नोटबुक और डेटासेट प्रदान किया गया है जिसमें जनवरी और जुलाई 2019 से 200 टैक्सी लेनदेन शामिल हैं।
## निर्देश
इस निर्देशिका में एक [नोटबुक](असाइनमेंट.आईपीएनबी) और [टैक्सी और लिमोसिन कमीशन] का डेटा है(https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi- Yellow? tabs=azureml-opendatasets)। [डेटासेट डिक्शनरी] (https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_ Yellow.pdf) और [उपयोगकर्ता गाइड](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/) का संदर्भ लें। डाउनलोड/पीडीएफ/trip_record_user_guide.pdf) डेटा के बारे में अधिक जानकारी के लिए।
इस पाठ की कुछ तकनीकों का उपयोग नोटबुक में अपना स्वयं का EDA करने के लिए करें (यदि आप चाहें तो सेल जोड़ें) और निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर दें:
- डेटा में अन्य कौन से प्रभाव टिप राशि को प्रभावित कर सकते हैं?
- क्लाइंट के सवालों के जवाब देने के लिए किन कॉलमों की सबसे ज्यादा जरूरत नहीं होगी?
- अब तक जो प्रदान किया गया है, उसके आधार पर, क्या डेटा मौसमी टिपिंग व्यवहार का कोई सबूत प्रदान करता है?
## रूब्रिक
अनुकरणीय | पर्याप्त | सुधार की जरूरत
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