核心用法
ab-test-analyzer 是一款专为产品增长团队设计的 A/B 测试统计分析工具，采用命令行交互方式完成完整的数据驱动决策流程。
工作流程三步走：
1. 数据导入：支持 CSV 格式原始数据输入，兼容主流分析平台导出格式
2. 智能分析：自动计算点击率/转化率等核心指标的统计显著性（Z 检验或 T 检验），输出置信度百分比
3. 决策报告：生成包含版本对比、提升幅度、收入预估的结构化 Markdown 报告
显著优点
| 优势 | 说明 |
|------|------|
| 统计严谨性 | 内置样本量校验与置信度计算，避免"伪显著"结论 |
| 决策闭环 | 不仅给出"谁赢了"，更输出具体优化建议与收入预估 |
| 多场景覆盖 | 支持落地页、邮件、按钮文案等常见增长实验场景 |
| 工程友好 | CLI 接口便于接入 CI/CD 流水线，实现自动化实验监控 |
潜在局限
- 统计前提依赖：工具默认用户具备基础统计学认知，未内置教育性引导；若样本量不足或分组不均，可能输出误导性结论
- 多变量支持有限：描述中提及"多变量测试支持"，但未展示交互效应分析或正交实验设计能力，复杂场景下功能边界不明
- 可视化能力存疑：输出示例为纯文本表格，"可视化报告"功能实际渲染效果未验证
适合人群
- 产品经理：快速验证功能假设，向管理层呈现数据支撑的结论
- 增长运营：日常跑量实验，批量生成周报数据洞察
- 数据分析师：作为自动化初筛工具，减少重复性检验工作
常规风险
| 风险点 | 缓解建议 |
|--------|----------|
| 过早停止测试（Peeking Problem） | 严格遵循"实验前设定样本量"原则，工具已内置提醒 |
| 多重比较问题 | 同时进行多指标检验时，建议采用 Bonferroni 校正 |
| 业务指标与统计指标背离 | 小流量实验统计显著但业务意义微弱时，需结合 ROI 综合判断 |
> 最佳实践：将工具输出作为决策参考之一，而非唯一依据；重大实验建议配合专业统计师复核。