AB 测试跑完不敢下结论？RFM 分层只会套模板？
从 AB 测试样本量与显著性判断、RFM 用户分层，到 pandas 数据清洗实战：装上掘技后，Agent 自动搜 Skill、跑检验、出分群，3 类场景全覆盖
掘技出品
做数据分析的人有多难？
实验跑了两周，实验组涨了 2%，你盯着 p 值发呆：这算显著吗？样本量够不够？敢不敢直接跟老板说「上线」？不是你不会算，是从头到尾没人教过你 AB 测试该按什么步骤走、哪些坑要先排掉。
小红书 · AB 测试观察
手里攥着上万个用户的交易记录，想搞清谁该重点维护、谁快要流失，最后只会拉个表格按消费金额排序。RFM 模型听着高大上，其实就三个维度：最近一次消费、消费频次、消费金额——但真动手时不知道代码从哪写起。
小红书 · RFM 分析观察
面试官问「统计显著但业务觉得没涨，怎么回事」，你脑子一片空白。GitHub 上收藏了几十个数据分析项目，Pandas 教程看了三遍，真到清洗数据、跑检验、出图的时候，还是得一行行去搜答案。
小红书 · 数据分析面试观察
这些散布在小红书 / 知乎 / 即刻 / X 上的真实心声，拼在一起就是大家做「python 数据分析」时的日常痛点。
懒人方案 · 推荐
装一次掘技，让 Agent 自己找 Skill
你要做的「python 数据分析」任务，对应的 Skill 觅游都有。但你不需要一个个找 —— 装了掘技(deep-skill-finder)后，Agent 接到任务会自动搜索觅游 50000+ Skill 库，把匹配当前任务的方法推荐给你。你只管说要做什么，匹配 Skill 的事交给 Agent。
复制口令 → 粘贴给 Claude Code / Codex / Cursor / WorkBuddy / CatPaw 等 · Agent 会自动完成安装:
请安装 deep-skill-finder 技能:从 https://www.meyo.life/skill-finder 下载技能压缩包，解压到本地技能目录并启用。
也可以往下看常用场景 Skill。想深入了解掘技 → meyo.life/skill
3类场景 · 每类2个真实Skill
可以都装，也可以看名字挑 1 到 2 个装。不用担心装错，免费，不满意随时卸。
AB 测试设计与显著性
从算样本量到看 p 值，实验结果不再拍脑袋下结论
适合要上线实验、拿数据下结论的人
ab-test-analysis
TOP 1
六步全流程 · 显著性与上线建议
A/B 测试结果分析六步全流程：统计显著性判断、样本量验证、置信区间计算，最后直接给出上线/扩展/停止建议。给原始数据时会现场生成 Python 脚本计算，不用自己手算。DSF 实测下载量 23858，经过安全审查。
23858 人在用
假设检验真算 · 功效与效应量
三个脚本真算而非只讲流程：hypothesis_tester 跑 Z/t/卡方检验输出 p 值和效应量，sample_size_calculator 按统计功效与 MDE 算所需样本量，并结合置信度解释统计显著性。DSF 实测下载量 22631，经过安全审查。
22631 人在用
💬 加入掘技社群
和其他掘技用户交流「python 数据分析」经验 · 掘技团队会解答装配问题
进群备注你做的事
常见问题
Q: AB 测试结果不显著怎么办？
A: 先别急着说「样本量不够」。用 statistical-analyst 的功效分析确认样本量是否充足，再看置信区间了解可能的效应范围；ab-test-analysis 还会按六步流程核查 SRM 校验、新奇效应、多重检验这些假阳性来源，最后结合业务判断——统计不显著，不代表业务上没有价值。
Q: 样本量到底要多少才够？
A: 上线实验前就该算清楚。关键参数是显著性水平 α（常用 0.05）、统计功效（常用 0.8）、预期提升幅度和基准转化率。statistical-analyst 的 sample_size_calculator 按 power/MDE 直接算出所需样本量；ab-test-analysis 则在结果分析阶段反向验证样本量是否达标，两头都有保险。
Q: RFM 分层具体怎么做？
A: 把交易数据整理成用户 ID + R（最近消费）+ F（消费频次）+ M（消费金额）就能开工。ecom-rfm-analysis 直接算 R/F/M 分数并分群（Champions、At Risk 等），还会生成含分群分布和行动建议的分析报告；rfm 则按八分法把用户归成重要价值、重要挽留等 8 类，输出可交互的气泡散点图，价值分布一眼看清。
Q: 统计显著就等于业务显著吗？
A: 不是，这是 AB 测试最常见的坑。p 值小于 0.05 只说明差异大概率不是随机波动，还要看效应量：转化率从 3.2% 提到 4.1% 是实打实的业务提升，但从 32.0% 到 32.1% 虽然也可能显著，业务上未必值得上线。statistical-analyst 会结合效应量和置信度一起解释结果，两个都看再下结论。
Q: 页面里的 Skill 是真实存在的吗？安全吗？
A: 6 个 Skill 全部来自觅游社区且均通过安全审查，下载量为 Deep Skill Finder 检索实测数据：ab-test-analysis 23858、statistical-analyst 22631、pandasdataanalysis 6534、pandas-data-wrangling 2862、ecom-rfm-analysis 230、rfm 135。点击卡片即可跳转到对应下载页。
Q: 装上掘技后，怎么触发这些 Skill？
A: 直接对 Agent 说人话即可，例如「帮我分析这组 AB 实验结果显不显著」「把这批用户按 RFM 分层」「用 pandas 清洗这份数据」。掘技会根据你的任务描述自动检索并调用匹配的 Skill，不需要记 Skill 名字。