核心用法
ab-test-analyzer 是一款专注于 A/B 测试数据分析的专业工具，采用命令行交互方式完成全流程分析。用户通过 import 命令导入 CSV 格式的测试数据，使用 analyze 指定核心指标（如 conversion、ctr、open_rate 等），最终通过 report 生成结构化 Markdown 报告。
典型工作流：数据导入 → 指标分析 → 可视化报告 → 获取优化建议。工具内置统计引擎自动计算置信区间、p-value 及样本量检验，无需用户掌握复杂统计学知识。
显著优点
1. 自动化统计检验：内置显著性计算引擎，自动判定结果可信度，避免人工计算错误
2. 商业导向输出：直接输出"预计额外收入"等商业价值指标，便于向上汇报
3. 多场景适配：覆盖落地页、邮件营销、UI 文案等主流增长实验场景
4. 轻量命令行设计：无图形界面依赖，适合集成到 CI/CD 或自动化脚本
潜在缺点与局限性
- 样本量依赖：未内置最小样本量计算器，用户需自行判断"流量是否跑够"
- 统计模型单一：仅支持频率学派显著性检验，缺乏贝叶斯方法或序贯检验
- 多变量限制：虽标榜"多变量测试支持"，但未展示交互效应分析能力
- 数据格式刚性：仅支持 CSV 导入，缺乏主流分析工具（如 Google Analytics、Mixpanel）的直接连接器
适合人群
- 产品经理：快速验证功能改版效果
- 增长黑客：高频迭代实验，追求决策效率
- 运营团队：邮件/推送/活动页面的效果评估
- 数据分析师：作为深度分析前的快速筛查工具
常规风险
- 过早停止偏误：用户可能因"看起来有效"而提前终止测试，工具虽提示"避免过早停止"但未强制锁定
- 多重比较问题：同时进行多指标分析时，未自动进行 Bonferroni 校正等调整
- 置信度解读误区：95% 置信度被简单视为"必胜"，忽视效应量大小和实际业务价值
- 收入预测假设不透明："预计额外收入"的计算逻辑未披露，存在过度乐观估计风险