Приложение знакомств

Описание

Это приложение знакомств позволяет пользователям просматривать анкеты друг друга и ставить лайки или дизлайки. Если два пользователя ставят друг другу лайк, это называется "мэтч", и у них появляется возможность познакомиться.

В рамках проекта был разработан новый алгоритм для поиска наиболее подходящих анкет. Для проверки его эффективности был проведен A/B-тест, в котором пользователи были разделены на две группы:

• Группа 0: пользователи, использующие старый алгоритм.
• Группа 1: пользователи, использующие новый алгоритм.

Задача

Ваша задача заключается в оценке эффективности нового алгоритма. Для этого необходимо выбрать метрики, которые отражают качество сервиса, и провести статистическое сравнение этих метрик между двумя группами.

Данные

Данные представляют собой выгрузку логов взаимодействия пользователей, содержащую следующие столбцы:

• user_id_1: ID первого пользователя
• user_id_2: ID второго пользователя
• group: группа A/B-теста (0 или 1)
• is_match: бинарная переменная, указывающая, произошел ли мэтч (1) или нет (0)

Анализ

Анализ включает в себя:

1. Импорт данных и предварительная обработка.
2. Вычисление общего числа кликов для каждого пользователя.
3. Определение среднего числа мэтчей на пользователя (конверсия в мэтч).
4. Проведение статистических тестов (тест Хи-квадрат и t-тест) для сравнения метрик между группами.
5. Проверка результатов с использованием метода Монте-Карло.

Результаты

В результате проведенных тестов было установлено, что:

• Количество кликов у пользователей, использующих новый алгоритм, значительно выше.
• Количество мэтчей и конверсия в мэтч также увеличились.

Все тесты показали значимое отличие между группами, что подтверждает эффективность нового алгоритма.

Вывод

Новый алгоритм улучшает качество сервиса, и его можно внедрить для всех пользователей. В среднем, изменения увеличивают количество кликов на 9.57 - 10.29, число мэтчей на 5.73 - 6.21 и конверсию в мэтч на 0.19 - 0.22%.

Установка

Для запуска приложения вам потребуется установить необходимые библиотеки:

pip install pandas seaborn statsmodels scipy pingouin matplotlib

Использование

1. Импортируйте данные из CSV-файла.
2. Запустите анализ, используя предоставленный код.
3. Интерпретируйте результаты и делайте выводы о целесообразности внедрения нового алгоритма.