ab-testing-analyzer
全面的AB测试分析工具，支持实验设计、统计检验、用户分群分析和可视化报告生成。用于分析产品改版、营销活动、功能优化等AB测试结果，提供统计显著性检验和深度洞察。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill ab-testing-analyzer --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# AB测试分析技能 (AB Testing Analyzer) 一个功能完整的智能AB测试分析工具，基于"数据分析咖哥十话"的AB测试模块开发。 ## 🎯 技能概述 本技能提供从实验设计到结果分析的完整AB测试解决方案，支持多种统计检验方法、用户分群分析和可视化报告生成。 ### ✨ 核心特性 - **🧪 完整的AB测试流程** - 实验设计和样本量计算 - 随机分组验证 - 转化率和留存率分析 - 统计显著性检验 - **📊 全面的统计方法** - t检验 (独立样本、配对样本) - 卡方检验 (拟合优度、独立性) - 置信区间估计 - 效应量计算 - 多重比较校正 - **👥 智能用户分群** - 价值分群 (高/低价值客户) - 人口统计学分群 - 行为模式分群 - 自定义分群策略 - 交互效应分析 - **📈 丰富的可视化功能** - 转化率对比图 - 留存率曲线图 - 用户分群热力图 - 交互效应可视化 - 统计检验结果图 - **🔧 高级分析功能** - 多变量AB测试 - 贝叶斯AB测试 - 时间序列分析 - 稳健性检查 - 因果推断支持 ## 🚀 快速开始 ### 1. 环境要求 ```bash # 依赖包 pip install pandas numpy scipy matplotlib seaborn statsmodels ``` ### 2. 基础使用 ```python from scripts.ab_test_analyzer import ABTestAnalyzer from scripts.statistical_tests import StatisticalTests from scripts.visualizer import ABTestVisualizer # 初始化分析器 analyzer = ABTestAnalyzer() stats_tests = StatisticalTests() visualizer = ABTestVisualizer() # 加载AB测试数据 data = analyzer.load_data('ab_test_data.csv') # 基础转化率分析 conversion_results = analyzer.analyze_conversion( data, group_col='页面版本', conversion_col='是否购买' ) # 统计显著性检验 t_test_result = stats_tests.t_test( data, group_col='页面版本', metric_col='是否购买' ) # 生成可视化报告 fig = visualizer.plot_conversion_comparison(conversion_results
- 🎯 技能概述
- ✨ 核心特性
- 🚀 快速开始
- 1. 环境要求
- 2. 基础使用
- 3. 运行示例
- 📁 项目结构
- 💡 主要功能
- 1. AB测试基础分析
- 2. 统计显著性检验
- 3. 用户分群分析
- 4. 高级统计分析
- 5. 可视化报告
- 📊 数据格式
pip install pandas numpy scipy matplotlib seaborn statsmodels python quick_test.py python examples/basic_ab_test_example.py python examples/advanced_segmentation_example.py python examples/comprehensive_analysis_example.py
What does the ab-testing-analyzer skill do?
全面的AB测试分析工具，支持实验设计、统计检验、用户分群分析和可视化报告生成。用于分析产品改版、营销活动、功能优化等AB测试结果，提供统计显著性检验和深度洞察。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill ab-testing-analyzer --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.