Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине, проверка и оценка результатов A/B теста

Данный проект был выполнен в ходе обучения в Яндекс.Практикуме, профессии "Аналитик данных".

Задачи проекта:

1. Приоритизация гипотез с использованием данных интернет-магазина
2. анализ и оценка результатов A/B-тестирования различными методами

Навыки и инструменты:

• Python;
• Pandas;
• Matplotlib;
• Scipy;
• A/B-тестирование;
• проверка статистических гипотез.

Описание проекта:

• Предобработка данных, подготовка их к анализу;
• Приоритезация гипотез с помощью фреймворков ICE и RICE;
• Анализ результатов A/B-теста:
  • анализ кумулятивных показателей: выручки по группам, среднего чека, среднего количества заказов;
  • выявление аномальных показателей: количества заказов на одного пользователя и стоимость одного заказа;
  • расчет статистической значимости различий в группах (количество заказов и средний чек) по "сырым" данным;
  • очистка данных от аномалий;
  • расчет статистической значимости различий в группах (количество заказов и средний чек) по "очищенным" данным.
• Анализ результатов и подготовка финальных выводов.

Результаты: На основании анализа было принято решение об остановке теста, признании его успешным, фиксировании различий между группами по среднему количеству заказов (в пользу группы В).