Outliers в ценах товаров — Wildberries

Условие задания

**Компания:** Wildberries
**Позиция:** Middle Data Analyst

**Контекст:** DataFrame df с колонками product_id, category, price, brand. 500K строк, цены разные по категориям.

**Задание:** Найди аномальные цены (outliers) **внутри каждой категории** через IQR-метод. Верни DataFrame с колонками product_id, category, price, is_outlier (bool).

Критерий: outlier = price < Q1 − 1.5*IQR ИЛИ price > Q3 + 1.5*IQR (где Q1/Q3/IQR считаются в рамках категории).

Темы

Python pandas IQR outliers EDA

Подсказки

• df.groupby("category")["price"].transform(...) — применяет функцию в рамках группы с возвратом Series той же длины
• quantile(0.25) и quantile(0.75) для Q1 и Q3
• IQR = Q3 - Q1
• Логические операции на Series возвращают boolean Series

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Outliers в ценах товаров — Wildberries"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Python» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: Python, pandas, IQR, outliers, EDA.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Python»?

На zasqlpython.ru есть 482 Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания