⚒️ Стек: python, pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scipy, pingouin, statsmodels, Jupyter Notebook
Механика приложения для онлайн-знакомств следующая: пользователи видят в приложении анкеты друг друга и могут ставить друг другу лайки или дизлайки. Если пользователи поставили друг другу лайк – это называется мэтч, и у пользователей появляется возможность познакомиться.
Команда приложения разработала новый алгоритм для поиска наиболее подходящих анкет. Для проверки работы алгоритма был проведен АБ-тест. Все пользователи были разделены на две группы. Пользователи в группе с номером 0 пользовались приложением со старым алгоритмом. Все пользователи в группе 1 пользовались приложением с новым алгоритмом для поиска анкет. В данных находится выгрузка логов взаимодействия пользователей друг с другом. Для каждой пары пользователей указано, из какой они группы АБ-теста и случился ли у них мэтч. Данные для анализа - dating_data.csv
- моя задача – оценить, правда ли, что новый алгоритм улучшил качество сервиса.
- нужно выбрать метрики, которые отвечают за качество сервиса, и статистически сравнить эти метрики в двух группах.
- аналитическое заключение с ответом на вопрос, стоит ли включать новую систему поиска анкет на всех пользователей.
- Провела анализ нового алгоритма онлайн-знакомства в приложении; проанализировала данные, определила метрики,
- рассчитала доверительный интервал для каждой группы, проверила данные на нормальность, провела А/В тестирование с помощью метода Хи-квадрат Пирсона на отличия конверсий между группами.
показал, что группа с новым алгоритмом онлайн-знакомства дает большую вероятность знакомства в сети и возврат пользователя в приложение, ее нужно выкатить.