• STATISTIQUES
  • DISTRIBUTION
  • TAILLE DE L'EFFET
  • HUMAIN

Vérifier vos tests A/B avec l'aide de votre IA

Connectez vos données d'expérience à votre client IA pour effectuer des contrôles statistiques. Détectez les faux positifs avant de déployer vos changements.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment être sûr que mes résultats de test A/B ne sont pas de simples variations aléatoires ?

Votre IA utilise Data Analysis Prover pour réaliser des analyses de puissance et vérifier si votre échantillon est assez large pour détecter l'effet observé. Elle valide également que vos données respectent les lois de distribution nécessaires. Vous obtenez ainsi une analyse précise de la fiabilité mathématique de vos résultats.

Les résultats.

Ce que votre IA révèle.

L'IA dépasse les métriques de surface pour extraire la vérité mathématique de votre expérience.

STATISTIQUES

Puissance statistique valide

L'IA calcule si votre échantillon est suffisant pour détecter l'effet observé. Vous saurez si vous suivez une fausse piste ou si les données sont solides.

DISTRIBUTION

Vérification des hypothèses

Elle vérifie si vos données respectent les conditions requises pour vos tests. Cela évite d'utiliser un test t sur des données fortement asymétriques.

TAILLE DE L'EFFET

Impact réel

L'IA détermine l'ampleur de la différence entre vos groupes. Cela vous aide à décider si un changement a un impact concret pour votre activité.

HUMAIN

Aide à la décision

L'IA signale les anomalies mathématiques, mais vous laisse le dernier mot. Vous décidez de la suite selon l'analyse technique fournie.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA passe de l'ingestion des données brutes à une validation statistique rigoureuse.

  1. Ingestion des données

    Votre IA lit les journaux d'expérience ou les feuilles de calcul fournis pour constituer un jeu de données propre.

    validate_data_analysis

  2. Analyse de puissance

    L'agent calcule la probabilité que votre test ait réellement réuni assez d'utilisateurs pour détecter le changement observé.

    validate_data_analysis

  3. Test de distribution

    Elle effectue des tests pour vérifier si vos données suivent une loi normale ou d'autres distributions requises par les méthodes statistiques.

    validate_data_analysis

  4. Rapport de significativité

    L'IA résume la taille de l'effet et les p-values, en soulignant les points où les calculs pourraient être fragiles.

    validate_data_analysis

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer l'analyse dans votre client IA.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou vos sources de données spécifiques.

Data Analysis Prover Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Analyse les résultats du test A/B dans mon fichier 'experiment_results.csv' et vérifie la puissance statistique.

  • Vérifie les hypothèses de distribution pour les données de conversion dans mon Google Sheet.

  • Calcule la taille de l'effet pour le groupe variante B dans mon fichier 'test_logs.json'.

  • Vérifie si les p-values de mon fichier 'marketing_test.csv' sont fiables compte tenu de la taille de l'échantillon.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Data Analysis Prover une fois, puis interrogez.

Liez simplement le MCP à votre client. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez lancer vos analyses immédiatement.

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FAQ

Questions fréquentes

  • 01

    L'IA peut-elle modifier mes fichiers de données originaux ?

    Non. L'IA lit uniquement vos données pour effectuer des calculs. Elle ne peut ni modifier ni écraser vos fichiers sources.

  • 02

    L'IA décide-t-elle si je dois lancer la fonctionnalité ?

    Non. L'IA fournit les preuves statistiques, mais la décision commerciale finale vous appartient.

  • 03

    Quel type de fichiers puis-je utiliser ?

    L'IA peut traiter des formats standards comme le CSV, le JSON et les Google Sheets auxquels vous lui donnez accès.

  • 04

    Peut-elle effectuer une analyse bayésienne ?

    Non. Les outils actuels se concentrent sur la validation fréquentiste, comme la puissance et les tests de distribution.

  • 05

    Me dira-t-elle si mon échantillon était trop petit ?

    Oui. La capacité d'analyse de puissance est spécifiquement conçue pour signaler les tailles d'échantillon insuffisantes.

  • D'autres questions sur Data Analysis Prover ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Data Analysis Prover

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