У вас есть данные о продолжительности звонков в колл-центр. Создайте план того, как вы будете анализировать эти данные. Объясните вероятный сценарий того, как может выглядеть распределение этих длительностей.
Как вы можете проверить, даже графически, оправдались ли ваши ожидания?

Так как данные достаточно простые: звонок – длительность, то нет необходимости делать их нормализацию (искать пропуски, заполнять их и т.д.). Нулевые значения надо просто удалить. Имеет смысл построить гистограмму продолжительности звонков, чтобы увидеть базовое распределение.

Обычно такие данные должны следовать логарифмически нормальному распределению.

Пример логнормального распределения (смотри картинку).

Для графического подтверждения этого предположения возможно использовать график Q-Q. Это позволит подтвердить, соответствует ли длительность вызовов логнормальному распределению или нет.

В статистике график Q – Q (квантиль-квантиль) – это график вероятности, который представляет собой графический метод для сравнения двух распределений вероятности путем построения их квантилей друг против друга.

Сначала выбирается набор интервалов для квантилей. Точка (x, y) на графике соответствует одному из квантилей второго распределения (координата y), нанесенному на тот же квантиль первого распределения (координата x).

Таким образом, линия является параметрической кривой с параметром, который является номером интервала для квантиля.

Если сравниваемые два распределения похожи, точки на графике Q – Q будут приблизительно лежать на линии y = x. Если распределения линейно связаны, точки на графике Q – Q будут приблизительно лежать на линии, но не обязательно на линии y = x.

@machinelearning_interview