Дано: массивы `ad_spend` (расходы на рекламу, тыс. руб.) и `registrations` (новые регистрации) -- 30 дней данных. Посчитайте корреляцию Пирсона между расходами и регистрациями и определите, статистически значима ли связь (p < 0.05). Сохраните dict {"correlation":..., "p_value":..., "significant": True/False} (correlation и p_value округлите до 4 знаков) в `result`.
pearson correlation statistics
Задача «Корреляция Пирсона двух метрик» учит применять статистику и научные методы через scipy. Такие задачи дают на собеседованиях в VK и других IT-компаниях. Уровень лёгкий — база, которую ждут от любого аналитика на Python.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
На собеседовании по Python для аналитика ценят чистый читаемый код, корректную обработку крайних случаев (пустой ввод, дубли, None) и умение вслух оценить сложность по времени и памяти. Часто просят не просто решить, а разобрать альтернативные подходы и показать, где наивное решение сломается на большом объёме данных.
Прокачать Python для аналитики — бесплатный курс «Pandas с нуля» и Python-тренажёр.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи