YaP_Project_08_DA

Принятие решений в бизнесе на основе данных

Описание проекта

Мы — аналитики крупного интернет-магазина. Вместе с отделом маркетинга мы подготовили список гипотез для увеличения выручки. Приоритизируем гипотезы, запустим A/B-тест и проанализируем результаты.

Будем проводить анализ в несколько этапов:

1. Описание проекта
   
2. Обзор данных
   
3. Предобработка данных
   
4. Часть 1. Приоретизация гипотез
   4.1. ICE
   4.2. RICE
   
5. Часть 2. Анализ A/B-теста
   5.1 График кумулятивной выручки по группам
   5.2 График кумулятивного среднего чека по группам
   5.3 График относительного изменения кумулятивного среднего чека
   5.4 График кумулятивной конверсии по группам
   5.5 График относительного изменения кумулятивной конверсии
   5.6 Точечный график количества заказов по пользователям
   5.7 95-й и 99-й перцентили количества заказов на пользователя
   5.8 Точечный график стоимостей заказов
   5.9 95-й и 99-й перцентили стоимости заказов
   5.10 Стат. значимость различий в конверсии между группами по «сырым» данным
   5.11 Стат. значимость различий в среднем чеке заказа между группами по «сырым» данным
   5.12 Стат. значимость различий в конверсии между группами по «очищенным» данным
   5.13 Стат. значимость различий в среднем чеке заказа между группами по «очищенным» данным
   5.14 Выводы по результатам теста

ВАЖНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ: для просмотра графиков, построенных с помощью библиотеки plotly, необходимо воспользоваться nbviewer, поскольку штатный просмотр в github не отрисовывает некоторые элементы HTML и CSS