これは前回のレッスンの課題の続きで、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段階にあり、データセットに対して探索的データ分析（EDA）を行う責任があります。2019年1月と7月の200件のタクシー取引が含まれたノートブックとデータセットが提供されています。
このディレクトリにはノートブックとタクシー＆リムジン委員会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およびユーザーガイド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、ノートブック内で独自のEDAを行い（必要に応じてセルを追加してください）、以下の質問に答えてください：
- 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？
| 優秀 | 適切 | 改善が必要 |
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