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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Évaluation d'un ensemble de données
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Un client a sollicité votre équipe pour l'aider à analyser les habitudes de dépenses saisonnières des clients de taxis à New York.
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Il souhaite savoir : **Les passagers des taxis jaunes à New York donnent-ils plus de pourboires aux chauffeurs en hiver ou en été ?**
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Votre équipe est dans la phase [Capture](Readme.md#Capturing) du cycle de vie de la science des données, et vous êtes chargé de gérer l'ensemble de données. On vous a fourni un notebook et des [données](../../../../data/taxi.csv) à explorer.
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Dans ce répertoire, vous trouverez un [notebook](../../../../4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/notebook.ipynb) qui utilise Python pour charger les données des trajets des taxis jaunes provenant de la [NYC Taxi & Limousine Commission](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets).
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Vous pouvez également ouvrir le fichier de données des taxis dans un éditeur de texte ou un logiciel de tableur comme Excel.
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## Instructions
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- Évaluez si les données de cet ensemble peuvent répondre à la question posée.
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- Explorez le [catalogue de données ouvertes de NYC](https://data.cityofnewyork.us/browse?sortBy=most_accessed&utf8=%E2%9C%93). Identifiez un ensemble de données supplémentaire qui pourrait être utile pour répondre à la question du client.
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- Rédigez 3 questions que vous poseriez au client pour obtenir des clarifications et mieux comprendre le problème.
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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.
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## Barème
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Exemplaire | Adéquat | À améliorer
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**Avertissement** :
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