Проверка данных и сравнение поведения и предпочтений пользователей Яндекс.Музыки из Москвы и Санкт-Петербурга.
Сравнение Москвы и Петербурга окружено мифами:
Москва — мегаполис, подчинённый жёсткому ритму рабочей недели;
Петербург — город своеобразной культуры, непохожий на Москву.
Некоторые мифы отражают действительность. Другие — пустые стереотипы. Бизнес должен отличать первые от вторых, чтобы принимать рациональные решения. На реальных данных Яндекс Музыки нужно проверить гипотезы и сравните поведение пользователей двух столиц.
- Проверить три гипотезы:
- Активность пользователей зависит от дня недели. Причём в Москве и Петербурге это проявляется по-разному.
- В понедельник утром в Москве преобладают одни жанры, а в Петербурге — другие. Так же и вечером пятницы преобладают разные жанры — в зависимости от города.
- Москва и Петербург предпочитают разные жанры музыки. В Москве чаще слушают поп-музыку, в Петербурге — русский рэп.
Данные сервиса Яндекс.Музыка.
userID– идентификатор пользователя;Track– название трека;artist– имя исполнителя;genre– название жанра;City– город пользователя;time– время начала прослушивания;Day– день недели.
pandas
обработка данных
дубликаты
пропуски
логическая индексация
группировка
сортировка
Мы проверили три гипотезы и установили:
- День недели по-разному влияет на активность пользователей в Москве и Петербурге.
Первая гипотеза полностью подтвердилась.
- Музыкальные предпочтения не сильно меняются в течение недели — будь то Москва или Петербург. Небольшие различия заметны в начале недели, по понедельникам:
- в Москве слушают музыку жанра “world”,
- в Петербурге — джаз и классику.
Таким образом, вторая гипотеза подтвердилась лишь отчасти. Этот результат мог оказаться иным, если бы не пропуски в данных.
- Во вкусах пользователей Москвы и Петербурга больше общего чем различий. Вопреки ожиданиям, предпочтения жанров в Петербурге напоминают московские.
Третья гипотеза не подтвердилась. Если различия в предпочтениях и существуют, на основной массе пользователей они незаметны.
На практике исследования содержат проверки статистических гипотез. Из данных одного сервиса не всегда можно сделать вывод о всех жителях города. Проверки статистических гипотез покажут, насколько они достоверны, исходя из имеющихся данных.