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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"translation_date": "2025-08-25T17:48:18+00:00",
"source_file": "4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.md",
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# 答えを探る
これは前回のレッスンの[課題](../14-Introduction/assignment.md)の続きで、データセットを簡単に見たところから始まります。今回はデータをさらに深く掘り下げていきます。
再度、クライアントが知りたい質問は次のとおりです：
** ニューヨーク市のイエロータクシーの乗客は、冬と夏のどちらで運転手にチップを多く渡すのか？**
あなたのチームはデータサイエンスライフサイクルの[分析](README.md)段階にあり、データセットに対して探索的データ分析（ ） ノ
## 手順
このディレクトリには[ノートブック](../../../../4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/assignment.ipynb)と[タクシー＆リムジン委員会](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets)からのデータが含まれています。データに関する詳細は、[データセットの辞書](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf)および[ユーザーガイド](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf)を参照してください。
このレッスンで学んだいくつかの手法を使って、ノ （ ） ：
- チップ額に影響を与える可能性のある他の要因は何ですか？
- クライアントの質問に答えるために不要と思われる列はどれですか？
- 現時点で提供されている情報に基づいて、季節ごとのチップ行動に関する証拠がデータに見られますか？
## 評価基準
優秀 | 適切 | 改善が必要
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** 免責事項**:
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