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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Bewertung eines Datensatzes
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Ein Kunde hat sich an Ihr Team gewandt, um Hilfe bei der Untersuchung der saisonalen Ausgabengewohnheiten von Taxikunden in New York City zu erhalten.
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Er möchte wissen: **Geben Fahrgäste von gelben Taxis in New York City im Winter oder Sommer höhere Trinkgelder?**
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Ihr Team befindet sich in der [Erfassungsphase](Readme.md#Capturing) des Data Science Lifecycle, und Sie sind für die Bearbeitung des Datensatzes verantwortlich. Ihnen wurde ein Notebook und [Daten](../../../../data/taxi.csv) zur Verfügung gestellt, die Sie erkunden sollen.
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In diesem Verzeichnis befindet sich ein [Notebook](../../../../4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/notebook.ipynb), das Python verwendet, um Daten zu Fahrten mit gelben Taxis von der [NYC Taxi & Limousine Commission](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets) zu laden. Sie können die Taxidatei auch in einem Texteditor oder einer Tabellenkalkulationssoftware wie Excel öffnen.
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## Anweisungen
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- Bewerten Sie, ob die Daten in diesem Datensatz dabei helfen können, die Frage zu beantworten.
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- Erkunden Sie den [NYC Open Data-Katalog](https://data.cityofnewyork.us/browse?sortBy=most_accessed&utf8=%E2%9C%93). Identifizieren Sie einen zusätzlichen Datensatz, der möglicherweise hilfreich sein könnte, um die Frage des Kunden zu beantworten.
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- Formulieren Sie 3 Fragen, die Sie dem Kunden stellen würden, um mehr Klarheit und ein besseres Verständnis des Problems zu erhalten.
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Beziehen Sie sich auf das [Datenwörterbuch des Datensatzes](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf) und den [Benutzerleitfaden](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf), um weitere Informationen über die Daten zu erhalten.
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## Bewertungskriterien
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Vorbildlich | Angemessen | Verbesserungswürdig
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**Haftungsausschluss**:
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