Для себя Работа должна отвечать следующим требованиям: *Программа реализована на языке программирования Python. *Выполнена загрузка и чтение данных из файлов. import pandas as pd df = pd.read_xlsx(“data_set.xlsx“) df = df.dropna() .... *Выполнена предварительная обработка данных (очистка и форматирование данных). *Выполнен разведочный анализ данных EDA. Определены важные признаки. (Провести тест Шапиро-Уилка, проверку критерия согласия Пирсона, найти асимметрию выборки, эксцесс выборки, среднее квадратичное отклонение (сигма) 6 import pandas as pd from scipy.stats import shapiro, pearsonr df = pd.read_... p_value = pearsonr... *найти асимметрию выборки, эксцесс выборки, среднее квадратичное отклонение (сигма) *Выполнен поиск взаимосвязей между признаками. проанализируйте корреляции признаков и их связь с таргетным import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score df = pd.read_.... corr_.... print(“Корреляция между ... *Выполнено уменьшение размерности массива данных. *Составлена гипотеза о данных и выполнена проверка соответствующей гипотезы. Аналитическая задача -- предложить алгоритм, который будет выдавать оценку склонности клиента к положительному отклику на рекламное предложение по его признаковому описанию. Предполагается, что, получив такую оценку для некоторого множества клиентов, компанию обратиться только к тем из них, которые склонны к отклику.