# Exploration des réponses Ceci est une continuation de [l'exercice](../14-Introduction/assignment.md) de la leçon précédente, où nous avons brièvement examiné l'ensemble de données. Maintenant, nous allons examiner les données de manière plus approfondie. Encore une fois, la question que le client souhaite résoudre est la suivante : **Les passagers des taxis jaunes à New York donnent-ils plus de pourboires aux chauffeurs en hiver ou en été ?** Votre équipe se trouve dans la phase [Analyse](README.md) du cycle de vie de la science des données, où vous êtes chargé de réaliser une analyse exploratoire des données sur l'ensemble fourni. Vous disposez d'un notebook et d'un ensemble de données contenant 200 transactions de taxis datant de janvier et juillet 2019. ## Instructions Dans ce répertoire, vous trouverez un [notebook](../../../../4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.ipynb) et des données provenant de la [Taxi & Limousine Commission](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets). Consultez le [dictionnaire de l'ensemble de données](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf) et le [guide utilisateur](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf) pour plus d'informations sur les données. Utilisez certaines des techniques abordées dans cette leçon pour effectuer votre propre analyse exploratoire des données dans le notebook (ajoutez des cellules si nécessaire) et répondez aux questions suivantes : - Quels autres facteurs dans les données pourraient influencer le montant des pourboires ? - Quelles colonnes seront probablement inutiles pour répondre à la question du client ? - D'après les informations fournies jusqu'à présent, les données semblent-elles indiquer un comportement saisonnier en matière de pourboires ? ## Grille d'évaluation Exemplaire | Adéquat | À améliorer --- | --- | --- **Avertissement** : Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.