$ git clone https://github.com/thimyxuan/speed-dating-analysis.git
$ pip install library_name
Pour utiliser ce projet vous aurez besoin d'installer les librairies ci-dessous.
- Python
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Seaborn
Tinder souhaite trouver des solutions pour améliorer le nombre de match sur son application.
Dans cette étude, nous analysons les résultats de sessions de speed dating pour trouver des pistes d'amélioration.
Le but : utiliser l'EDA pour comprendre les critères qui influencent pour un second rendez-vous amoureux.
PARTIE 1 - Prétraitement & nettoyage
- Lecture et sélection des données
- Nettoyage (valeurs aberrantes, erreurs)
- Normalisation des notes
- Imputation des données manquantes
PARTIE 2 - Analyse descriptive
- Caractéristiques de l'expérience
- Statistiques basiques
- Visualisations
PARTIE 3 - Résultats & hypothèses
- Taux de matching et scores
- Matrices de corrélation
- Approfondissement des pistes
PARTIE 4 - Conclusion
- Critères déterminants
- Autres facteurs d'influence
- Recommandations
- Limites et améliorations