2.5 KiB
Pagsusuri para sa mga sagot
Ito ay pagpapatuloy ng gawain mula sa nakaraang aralin, kung saan bahagyang sinuri ang data set. Ngayon, mas malalim nating titingnan ang data.
Muli, ang tanong na nais malaman ng kliyente: Mas malaki ba ang tip ng mga pasahero ng yellow taxi sa New York City sa taglamig kumpara sa tag-init?
Ang iyong koponan ay nasa yugto ng Pagsusuri ng Data Science Lifecycle, kung saan kayo ang responsable sa paggawa ng exploratory data analysis sa dataset. Binigyan kayo ng notebook at dataset na naglalaman ng 200 transaksyon ng taxi mula Enero at Hulyo 2019.
Mga Instruksyon
Sa direktoryong ito ay mayroong notebook at data mula sa Taxi & Limousine Commission. Sumangguni sa dictionary ng dataset at user guide para sa karagdagang impormasyon tungkol sa data.
Gamitin ang ilan sa mga teknik sa araling ito upang gawin ang iyong sariling EDA sa notebook (magdagdag ng mga cell kung kinakailangan) at sagutin ang mga sumusunod na tanong:
- Anong iba pang mga salik sa data ang maaaring makaapekto sa halaga ng tip?
- Anong mga column ang malamang na hindi kailangan upang sagutin ang tanong ng kliyente?
- Batay sa mga naibigay na impormasyon, may ebidensya ba sa data na nagpapakita ng kaugnayan sa seasonal na pag-uugali sa pagbibigay ng tip?
Rubric
| Natatangi | Katanggap-tanggap | Kailangan ng Pagpapabuti |
|---|
Paunawa:
Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na Co-op Translator. Bagama't sinisikap naming maging tumpak, pakitandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa orihinal nitong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na maaaring magmula sa paggamit ng pagsasaling ito.