Аномалия в revenue: сезонность vs реальный шок
// Условие
Ситуация: revenue упала в один день примерно на 50%. Аналитик говорит — «может просто выходной?». Тебе нужно разобраться: это нормальная сезонность или настоящая аномалия?
Что нужно
Найди дни-аномалии — те, где revenue значительно ниже ожидаемого для своего дня недели. Ожидаемое = среднее revenue по всем дням с тем же dayofweek. Считай аномалией, если revenue / expected < 0.7.
Верни result — DataFrame с колонками:
date | dayofweek | revenue | expected | anomaly_ratio
Только аномальные дни. Сортировка по anomaly_ratio asc (самые провальные сверху). anomaly_ratio = revenue / expected, round 4.
// Данные
df:
date (Timestamp), revenue (float)// Решение
🔒
Решение, подсказки и автопроверка этой задачи — по подписке Premium. Вместе с ней открываются все премиум-задачи трёх тренажёров: SQL, pandas и A/B.
★ Открыть Premium