**Контекст:** Социальная сеть протестировала новый дизайн ленты. Тест шёл 21 день. Общий результат: среднее время сессии в B-группе +8% (статистически значимо). Перед раскаткой аналитик хочет проверить наличие novelty effect.
**Данные:** среднее время сессии (минуты) по неделям:
| Неделя | Группа A | Группа B | Lift B vs A |
|--------|---------|---------|-------------|
| 1 (дни 1–7) | 12.3 | 14.8 | +20.3% |
| 2 (дни 8–14) | 12.1 | 13.1 | +8.3% |
| 3 (дни 15–21) | 12.2 | 12.5 | +2.5% |
Дополнительно, DAU по группам (тыс.):
| Неделя | Группа A | Группа B |
|--------|---------|---------|
| 1 | 98.5 | 98.2 |
| 2 | 97.8 | 97.1 |
| 3 | 97.5 | 96.0 |
**Задание:**
1. Есть ли признаки novelty effect? Обоснуйте.
2. Какой реальный эффект от нового дизайна?
3. Как правильно проектировать тесты, чтобы учитывать novelty effect?
4. Стоит ли раскатывать новый дизайн?
A/B-тест novelty effect временные ряды DAU retention
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, novelty effect, временные ряды, DAU, retention.
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