Это отличная задача с собеседования, потому что здесь рассматривается много понятий из Data Science, ML и аналитики: — разведочный анализ данных EDA — прогнозирование с помощью логистистической регрессии — прогнозирование с помощью случайного леса — k-means-кластеризация, построение дендрограммы — построение корреляционной матрицы, работа с категориальными признаками.