Анализ данных + Машинное обучение

1. Нужно выбрать любой датасет из представленных ниже

https://www.kaggle.com/datasets/zynicide/wine-reviews?select=winemag-data-130k-v2.csv&group=owned

https://www.kaggle.com/datasets/nsharan/h-1b-visa

https://www.drivendata.org/competitions/7/pump-it-updata-mining-the-water-table/

2.Придумать практическую и актуальную проблему, которую они будут решать и, которую можно использовать в том или ином бизнесе. Описать ее. Ниже приведены примеры других работ.

Пример1: Оценка стоимости подержанных автомобилей (https://www.kaggle.com/datasets/lepchenkov/usedcarscatalog)

Пример2: Классификация видов деятельности по данным акселерометра в телефоне (https://www.kaggle.com/datasets/shubamsumbria/breast-cancer-prediction)

Пример3: Определение тональности отзывов об обслуживании (https://www.kaggle.com/competitions/tonality-reviews/data)

3.Как только придумаете, отписаться мне, так как ее нужно согласовать с преподавателем

4.Реализовать это

5.Результат должен быть в html формате, где четко сформулированы и описаны: целевые переменные, которые используются, как с ними работали, оценка. Также описан максимально каждый шаг в работе, что и почему именно это использовали. Также есть в начале вступление, где описаны данные датасета и сама задача

6.Также вполне возможна доработка, по результатам замечаний преподавателя