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ab-dashboard · 双比例 z 检验（可编辑）
对照组 A
11.20%
实验组 B
13.82%
结果显著 α=0.05
相对提升
+23.4%
p 值
0.0001
z
3.878
95% CI(差)
[1.3%, 3.9%]
我的角色
数据 + 运营
年份
2024
团队
1 人（独立）
状态
原型 / Demo
01
项目概述
把实验配置、统计显著性与决策记录一体化的运营 A/B 看板：每个实验都有置信度、相对提升与显著性判断，让运营决策有据可依、可复盘。
02
问题
P01
实验结果靠肉眼对比，缺乏统计显著性，容易做出错误结论。
P02
决策过程无记录，事后难以复盘与归因。
03
架构与流程
architecture.diagram
STEP 01
实验设置
样本量与分组
STEP 02
指标对比
对照 vs 实验组
STEP 03
置信度仪表
半环可视化置信度
STEP 04
显著性决策
p 值 + 决策记录
04
核心功能
VIEW 01
置信度仪表盘
每个实验的半环置信度可视化。
VIEW 02
相对提升卡片
对照与实验组指标对比。
VIEW 03
显著性标识
p 值驱动的显著/不显著标签。
VIEW 04
决策记录
实验结论与上线决定可追溯。
05
量化成果
3
实验
结账 / 个性化 / 推送时机。
95-99%
置信度
可视化置信水平。
p-value
显著性
统计显著性判断。
06
技术栈
Statisticsp-valueEChartsReact
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