数据分析

实用指南

用 AI 排查数据异常：先确认口径、时间和采集链路，再解释波动

AI 能快速提出数据波动的解释，也可能对错误数据讲出漂亮故事。本文讲清如何核对口径与链路、切片定位、验证假设并建立防复发监控。

实用指南

用 AI 做实验设计：别只让它给方案，要先定义假设、指标和停止条件

AI 能生成实验方案，却不能替代严谨设计。本文讲清如何判断是否适合实验、写可证伪假设、定义指标口径、样本周期与停止条件。

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用 AI 分析表格数据：先检查口径，再相信它给出的结论

AI 能快速从表格中找线索，但空值、重复记录和错误口径会让结论跑偏。本文讲清上传前、分析中和出报告后的核对流程。