Я с удовольствием поделюсь своим опытом работы с встроенным набором данных car_crashes в Google Colab․ Для начала, я загрузил этот набор данных, чтобы провести анализ и построить диаграмму рассеяния․ Приступив к анализу, я обратил внимание на два параметра⁚ процент водителей в состоянии алкогольного опьянения и процент водителей, превышавших скорость․ Задача заключалась в определении, есть ли какая-то зависимость между этими параметрами․ Для начала, я построил диаграмму рассеяния (scatter plot), где оси координат представляли собой процент водителей в состоянии алкогольного опьянения и процент водителей, превышавших скорость․ Также, я задал зависимость размера маркера от количества водителей, участвовавших в авариях․ Анализируя полученную диаграмму рассеяния, я обнаружил, что существует определенная положительная зависимость между процентом водителей в состоянии алкогольного опьянения и процентом водителей, превышавших скорость․ То есть, чем выше процент водителей, находящихся в состоянии алкогольного опьянения, тем выше процент водителей, превышающих скорость․ Кроме того, это наблюдение подтверждается также зависимостью размера маркера от количества водителей, участвовавших в авариях․ Чем больше количество водителей, попавших в аварии, тем больше размер маркера на диаграмме рассеяния․
Таким образом, мой анализ позволяет сделать вывод, что существует положительная зависимость между процентом водителей в состоянии алкогольного опьянения и процентом водителей, превышающих скорость․ Чем выше процент водителей, находящихся в состоянии алкогольного опьянения, тем больше вероятность того, что они также превысят скорость и станут причиной аварий;