Анализ поисковых запросов по платформам

Условие задания

**Задание по мотивам реального тестового в Яндексе.**

**Данные:** JSON-файл с поисковыми запросами:
[см. код в задании]
Платформы: `mobile`, `desktop`, `tablet`. Всего ~50 000 запросов.

**Задание:**
1. Загрузите JSON, преобразуйте `ts` в datetime
2. Найдите топ-10 запросов по каждой платформе
3. Постройте распределение трафика по часам для каждой платформы
4. Проведите статистический тест (χ²): различаются ли тематики запросов между mobile и desktop?
5. Визуализируйте результаты

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

df = pd.DataFrame({'query': queries, 'ts': dates, 'platform': platforms})

Темы

python pandas JSON статистика хи-квадрат Яндекс

Подсказки

• pd.read_json() + pd.to_datetime(df["ts"]). Час: df["ts"].dt.hour
• Для топ-10: groupby(["platform","query"]).size().reset_index(name="cnt") → nlargest
• χ² тест: scipy.stats.chi2_contingency на таблице сопряжённости platform × тематика

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Анализ поисковых запросов по платформам"?

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, JSON, статистика, хи-квадрат.

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