# 探索答案 這是上一課[作業](../14-Introduction/assignment.md)的延續，我們之前簡單地查看了數據集。現在，我們將更深入地分析這些數據。 再次重申，客戶想知道的問題是：**紐約市的黃色計程車乘客在冬季還是夏季給司機的小費更多？** 您的團隊目前處於數據科學生命周期的[分析](README.md)階段，負責對數據集進行探索性數據分析。您已獲得一個筆記本和數據集，其中包含2019年1月和7月的200筆計程車交易記錄。 ## 指引 在此目錄中，有一個[筆記本](../../../../4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.ipynb)和來自[計程車與豪華轎車委員會](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets)的數據。請參考[數據集字典](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf)和[用戶指南](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf)以獲取更多關於數據的信息。 使用本課中的一些技術，在筆記本中進行自己的探索性數據分析（如有需要可新增單元格），並回答以下問題： - 數據中還有哪些其他因素可能影響小費金額？ - 哪些欄位最有可能不需要用來回答客戶的問題？ - 根據目前提供的數據，是否有任何證據顯示季節性的小費行為？ ## 評分標準 優秀 | 合格 | 需要改進 --- | --- | --- **免責聲明**： 本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。