Мастер-класс по Разведочному Анализу Данных – Exploratory Data Analysis – EDA

Kiva - это некоммерческая организация, которая позволяет нуждающимся более чем в 80 странах мира получать финансирование под различного рода проекты и нужды.

Kiva хочет сделать так, чтобы собранные деньги тратились с максимальной пользой. В первую очередь, конечно же, их интересует не дисперсия пожертвований и не еще какие-нибудь статистические показатели, а ощутимые выводы и рекомендации, которые позволят им работать эффективнее и больше понимать специфику потребностей и уровень бедности в разных странах и регионах.

– Проверьте, насколько имеющиеся данные чисты, то есть подвержены выбросам, пропущенным и недействительным значениям
– Ознакомьтесь с датасетом, изучите его базовые характеристики, выявите первоначальные зависимости
– Изучите основные демографические характеристики людей, которые используют Kiva. Из каких они регионов и стран? Какова гендерная характеристика заемщиков?
– Посмотрите, для каких целей людям нужны средства и какие суммы они просят. Изучите сектора экономики, виды деятельности и сделайте выводы о том, как обстоят дела в каждом из них.
– Немаловажным является еще один вопрос: как долго заемщикам приходится ждать полного финансирования заявки? Известно, что некоторые люди на платформе просят ссуды на неотложные нужды.
– Попробуйте изучить природу зависимости времени, требуемого на погашение ссуды и суммы кредита. Возможно, это поможет лучше узнать, сколько люди в конкретных регионах могут себе позволить выплачивать на самые важные нужды.
– Сформулируйте основные выводы и визуальные материалы, подкрепляющие их.