Работа с гипотезами строится по принципу **"предположение → проверка → вывод"**. - **Формулировка** — гипотеза должна быть конкретной, измеримой и содержать ожидаемый результат. Например: *"Если добавить кнопку 'Сохранить в избранное' на карточку товара, конверсия в покупки вырастет на 5%."* - **Приоритизация** — оцениваю по Impact, Confidence, Effort (ICE) или RICE. - **Проверка** — A/B-тесты, юзабилити-исследования, аналитика. Например, для A/B-теста: ``` # Пример расчёта статистической значимости (t-test) from scipy import stats group_a = [1, 1, 0, 1, 0] # Контрольная группа (0/1 — покупка) group_b = [1, 1, 1, 0, 1] # Тестовая группа p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b).pvalue significant = p_value < 0.05 # True если разница значима ``` - **Выводы** — если гипотеза подтвердилась, масштабируем; если нет — анализируем причины и корректируем подход. Важно: даже "провальные" гипотезы дают ценную информацию.