# Исследование ответов Это продолжение [задания](../14-Introduction/assignment.md) из предыдущего урока, где мы кратко ознакомились с набором данных. Теперь мы будем изучать данные более подробно. Напомним, вопрос, который интересует клиента: **Чаевые пассажиров желтых такси в Нью-Йорке больше зимой или летом?** Ваша команда находится на этапе [Анализа](README.md) в жизненном цикле Data Science, где вы отвечаете за проведение разведывательного анализа данных (EDA) на предоставленном наборе данных. Вам предоставлены ноутбук и набор данных, содержащий 200 транзакций такси за январь и июль 2019 года. ## Инструкции В этой директории находятся [ноутбук](assignment.ipynb) и данные от [Комиссии по такси и лимузинам](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets). Ознакомьтесь с [словарем данных](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf) и [руководством пользователя](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf) для получения дополнительной информации о данных. Используйте некоторые из техник, рассмотренных в этом уроке, чтобы провести собственный EDA в ноутбуке (можете добавлять ячейки) и ответить на следующие вопросы: - Какие другие факторы в данных могут влиять на размер чаевых? - Какие столбцы, скорее всего, не понадобятся для ответа на вопрос клиента? - На основе предоставленных данных, есть ли какие-либо доказательства сезонного поведения при оставлении чаевых? ## Критерии оценки Превосходно | Удовлетворительно | Требует улучшения --- | --- | --- --- **Отказ от ответственности**: Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.