Данный проект создан для демонстрации навыков анализа данных. Вся информация, использованная в проекте, соответствует следующим принципам:
- Все персональные данные (имена преподавателей, сотрудников) были заменены на вымышленные
- Любые совпадения с реальными людьми являются случайными
- Названия кафедр и аудиторий изменены для сохранения приватности
- Данные не содержат реальной информации о сотрудниках университета
- Все данные о заявках JIRA были сгенерированы синтетически с помощью специального скрипта
- Реальные данные о количестве заявок, времени решения и типах проблем не разглашаются
- Статистические паттерны и распределения сохранены, но числовые значения изменены
- Скрипт
generate_jira_data.pyсоздает реалистичный, но полностью вымышленный датасет
Проект демонстрирует методологию проведения A/B-тестирования, статистическую обработку данных и профессиональную визуализацию результатов на примере реальной рабочей задачи.
Вы можете ознакомиться со скриптом генерации данных:
generate_jira_data.py — создает реалистичный JIRA-дамп с сохранением всех статистических свойств, но без использования реальных данных.
Автор: Москвин Никита Романович, инженер / аналитик данных
Организация: Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого
Год: 2025
Оценить влияние нового дизайна инструкции для работы с мультимедийным комплексом на количество заявок преподавателей в JIRA.
Количество заявок от преподавателей в JIRA на одну аудиторию за период тестирования (ноябрь 2025).
H₀ (нулевая): Новый дизайн инструкции НЕ влияет на количество заявок
H₁ (альтернативная): Новый дизайн инструкции СНИЖАЕТ количество заявок
| Метрика | Группа A (старая инструкция) | Группа B (новая инструкция) | Изменение |
|---|---|---|---|
| Количество аудиторий | 14 | 14 | — |
| Всего заявок | 60 | 40 | -33.3% |
| Среднее заявок на аудиторию | 4.29 | 2.86 | -33.3% |
| Медиана заявок | 4.0 | 2.5 | -37.5% |
| Стандартное отклонение | 1.73 | 1.51 | — |
| Показатель | Значение | Интерпретация |
|---|---|---|
| p-значение (t-тест Уэлча) | 0.0281 | Статистически значимо (p < 0.05) |
| t-статистика | -2.33 | — |
| Степени свободы | 25.98 | — |
| 95% доверительный интервал | [-2.66, -0.20] | Не содержит 0 |
- ✅ КОРРЕКТНО: Анализ проведен на уровне аудиторий (n=14/14)
- ❌ Некорректно: Анализ на уровне заявок (было бы 60/40 — псевдоповторение)
| Тест | Группа A | Группа B | Норма | Вердикт |
|---|---|---|---|---|
| Шапиро-Уилк (p-value) | 0.057 | 0.123 | > 0.05 | ✅ ВЫПОЛНЕНО |
| Асимметрия (Skewness) | 0.32 | 0.28 | < 1.0 | ✅ ВЫПОЛНЕНО |
| Эксцесс (Kurtosis) | -1.21 | -1.39 | < 2.0 | ✅ ВЫПОЛНЕНО |
| Тест | Значение | Вердикт |
|---|---|---|
| Тест Левена | p = 0.668 | ✅ Дисперсии РАВНЫ (p > 0.05) |
| F-тест | p = 0.636 | ✅ Дисперсии РАВНЫ |
| Тест | p-value | Вердикт |
|---|---|---|
| U-тест Манна-Уитни | 0.032 | ✅ ПОДТВЕРЖДАЕТ значимость |
| Тест Бруннера-Манзеля | 0.028 | ✅ ПОДТВЕРЖДАЕТ значимость |
| Бутстрап (10,000 итераций) | 0.029 | ✅ ПОДТВЕРЖДАЕТ значимость |
| Показатель | Значение | Интерпретация |
|---|---|---|
| Текущая мощность | 84.3% | ✅ ДОСТАТОЧНО (>80%) |
| Необходимый n для 80% мощности | 11 | ✅ Текущий n=14 достаточен |
| Показатель | Значение | Вердикт |
|---|---|---|
| Минимальное p-value | 0.019 | ✅ |
| Максимальное p-value | 0.047 | ✅ |
| Все p < 0.05? | ✅ ДА | Результат устойчив к выбросам |
| Категория | Группа A | Группа B | Изменение | Интерпретация |
|---|---|---|---|---|
| Не могу включить проектор | 19 | 5 | -74% | ✅ ОГРОМНОЕ УЛУЧШЕНИЕ |
| Нет изображения на экране | 9 | 6 | -33% | ✅ Улучшение |
| Нет звука в аудиосистеме | 8 | 2 | -75% | ✅ ОГРОМНОЕ УЛУЧШЕНИЕ |
| Не подключается ноутбук через HDMI | 7 | 3 | -57% | ✅ Улучшение |
| Не запускается мультимедийное ПО | 8 | 2 | -75% | ✅ ОГРОМНОЕ УЛУЧШЕНИЕ |
| Требуется инструкция по использованию | 4 | 2 | -50% | ✅ Улучшение |
| Другая проблема | 5 | 9 | +80% | |
| Сложность с настройкой источников | 0 | 9 | +100% | |
| Проблема с переключением режимов | 0 | 2 | +100% |
Вывод: Все базовые проблемы снизились на 50-75%. Появились новые категории — это нормально при изменении инструкции, требуется доработка.
- pandas — обработка и агрегация данных
- numpy — численные расчеты
- scipy — статистические тесты (t-тест, Манн-Уитни, Левен)
- matplotlib/seaborn — визуализация
- statsmodels — анализ мощности
- jupyter — исследовательский анализ
- Сводные таблицы
- T-тест (функция T.TEST)
- Тест Левена (ручной расчет)
- Проверка нормальности (асимметрия + эксцесс)
- Итоговый дашборд с KPI
| Метрика | До | После | Экономия |
|---|---|---|---|
| Заявок в месяц | 60 | 40 | -20 заявок |
| Среднее время решения | 14.2 ч | 10.1 ч | -4.1 часа на заявку |
| Критичных заявок (Highest) | 7 | 3 | -57% |
До: 60 заявок × 14.2 часа = 852 часа работы в месяц
После: 40 заявок × 10.1 часа = 404 часа работы в месяц
✅ ЭКОНОМИЯ: 448 ЧАСОВ В МЕСЯЦ!
Это эквивалентно 2.8 полным ставкам сотрудников техподдержки.
- До: Каждая аудитория создавала в среднем 4.3 заявки за период теста
- После: 2.9 заявки на аудиторию
- Экономия времени преподавателя: около 30 минут на каждую заявку (оформление, ожидание, коммуникация)
Если считать стоимость часа работы сотрудника поддержки 500 руб.:
448 часов × 500 руб. = 224 000 руб. экономии в месяц
В год: ~2.7 млн руб. потенциальной экономии.
Внедрение новой инструкции не просто улучшает статистику — оно высвобождает 2.8 полных ставки сотрудников, которые могут быть направлены на другие задачи, и экономит университету более 2.5 миллионов рублей в год.
| KPI | Значение |
|---|---|
| Снижение заявок | 33% |
| Сэкономленные часы в месяц | 448 ч |
| Эквивалент сотрудников | 2.8 ставки |
| Годовая экономия (оценка) | ~2.7 млн руб. |