**Контекст:** Сервис доставки еды разработал новый алгоритм назначения курьеров, который учитывает не только расстояние, а ещё загруженность зон и скорость курьера. Гипотеза: новый алгоритм снизит фактическое время доставки (ETA).
**Данные:** результаты эксперимента за 14 дней (рандомизация на уровне заказа):
| Метрика | Группа A (старый) | Группа B (новый) |
|---------|-------------------|------------------|
| Заказы | 45 000 | 44 800 |
| Среднее ETA (мин) | 38.2 | 36.5 |
| Std ETA (мин) | 12.4 | 11.8 |
| Медиана ETA (мин) | 35.0 | 33.5 |
| 95-й перцентиль ETA | 62.1 | 58.3 |
| Доля опозданий (>45 мин) | 14.2% | 11.8% |
**Задание:**
1. Проведите t-тест для средних ETA и рассчитайте `p-value`.
2. Рассчитайте 95% доверительный интервал для разницы средних.
3. Рассчитайте размер эффекта (Cohen's d).
4. Достаточно ли данных, чтобы рекомендовать раскатку?
A/B-тест ETA доставка t-тест непрерывная метрика размер эффекта
Это задание для уровня Junior. Подходит для начинающих аналитиков, проверяет базовые знания SQL/Python/статистики.
Подобные задания в категории «A/B-тесты» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: A/B-тест, ETA, доставка, t-тест, непрерывная метрика.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 5-10 минут — проверяется скорость и базовая грамотность. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «A/B-тесты», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания