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输入对照组/实验组数据，输出转化率差异、95%/99% 置信区间、Z-test（比率）或 Welch t 检验（连续变量）的 p-value 与显著性判定、提升百分比、达到 80%/90% 功效所需样本量、推荐实验天数、Sequential testing 警告与 Bonferroni 多重比较修正。

高级相关性分析工具，计算变量之间的相关系数以衡量它们线性关系的强度和方向。完美适用于统计分析、金融建模、科学研究和数据探索。 功能特点： - 多种相关性方法（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔） - 相关性矩阵生成 - 统计显著性检验（p值） - 置信区间计算 - 热图可视化 - 散点图矩阵生成 - 缺失值处理策略 - 异常值检测和处理 - 分组分析能力 - 详细统计报告 常见用途： - 金融市场分析和风险评估 - 科学研究和假设检验 - 客户行为和营销分析 - 医疗和医疗数据分析 - 质量控制和流程优化 - 教育绩效评估

AI驱动的数据格式规范化工具，使用高级AI分析智能清理和标准化混乱数据

使用Z分布或T分布计算总体均值的置信区间

使用 lodash _.chunk 将数组按指定大小分割成块

使用 lodash _.compact 从数组中移除假值

对列进行计算并添加新的行

从表格数据中删除指定的列

重命名CSV和表格数据中的列标题，支持预览和验证

重新排列表的顺序，保持行数据不变

使用 lodash _.xor 计算数组对称差

使用XPath表达式从XML文档中提取值。非常适合从复杂的嵌套XML结构、API响应、RSS源和配置文件中提取特定数据。