Защищал гипотезы через **данные** и **эксперименты**. Например, для гипотезы "Увеличение CTA-кнопки повысит конверсию": - **Собирал метрики** до изменений (текущая конверсия, кликабельность). - **A/B-тест**: 50% пользователей видели старую кнопку, 50% — увеличенную. - **Анализ результатов**: проверял статистическую значимость через t-тест (пример кода Python): ``` from scipy import stats import numpy as np # Данные: конверсии в контрольной (A) и тестовой (B) группах conversion_A = np.array([0, 1, 0, 1, 0]) # 40% конверсия conversion_B = np.array([1, 1, 0, 1, 1]) # 80% конверсия t_stat, p_value = stats.ttest_ind(conversion_A, conversion_B) print(f"p-value: {p_value:.3f}") # Если p-value < 0.05 — гипотеза подтверждена ``` Дополнительно учитывал **качественные данные** (отзывы пользователей) и **альтернативные объяснения** (например, сезонность). Если гипотеза не подтверждалась — искал причину и корректировал подход.