核心用法
A/B测试分析器是一款面向数据驱动团队的统计分析工具，通过命令行界面完成从数据导入到报告生成的完整分析流程。用户仅需准备CSV格式的测试数据，执行import命令导入后，使用analyze命令指定核心指标（如转化率conversion、点击率ctr等），系统将自动计算各版本的统计指标及显著性水平。最后通过report命令生成Markdown格式的可视化报告，包含版本对比表格、胜率判定、置信度分析及业务建议。
显著优点
1. 自动化统计计算：内置假设检验引擎，自动完成Z检验/T检验、置信区间计算、p值判定，无需用户具备专业统计学知识
2. 商业决策导向：输出不仅包含统计数据，更直接给出"采用哪个版本"的明确结论，并量化预估业务收益（如"预计额外收入+¥XXX/月"）
3. 轻量易用：命令行交互设计，适合技术团队快速集成到CI/CD流程或本地分析场景
4. 多变量测试支持：扩展传统A/B测试能力，支持更复杂的实验设计
潜在局限
- 样本量依赖：工具明确提示"需要足够样本量"，小流量场景下可能出现统计功效不足
- 统计显著≠实际显著：+50%点击率提升若基于低基数场景，绝对收益可能有限，工具未自动提示效应量评估
- 过早停止风险：虽在注意事项中提醒，但缺乏强制机制防止"偷窥数据"导致的假阳性
- 单一指标优化：默认聚焦于单一核心指标，多目标优化场景需手动扩展
适合人群
- 产品经理：验证功能改版效果，用数据支撑上线决策
- 增长运营：持续优化转化漏斗，快速迭代落地页、邮件等素材
- 增长黑客：搭建实验文化，实现高频次的假设-验证闭环
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |
|---------|------|---------|
| 第一类错误（假阳性） | 过早停止测试或多次检验导致误判 | 坚持预设样本量，置信度阈值≥95% |
| 辛普森悖论 | 分群效应被总体数据掩盖 | 增加分层分析维度 |
| 外部效度威胁 | 测试周期包含节假日、大促等异常时段 | 确保测试周期覆盖完整业务周期 |