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11 个 Next.js 工作台 Demo，覆盖实验增量分析、增长工具、量化研究与 AI 建模

实验 & 增长分析

从 A/B 实验设计到 Uplift 建模、漏斗分析与用户留存

企业福利卡券增长实验

企业福利卡券增长分析：6 步 Funnel 断点诊断、对照 vs 提醒 A/B 实验（14 天核销率 +6.2pp）、用户分层与分层触达决策，并带受控（只读、白名单）ChatBI。

PythonDuckDBpandas

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RFM 分层 · CLV 预测 · 流失预警

端到端客户分析：RFM 客户分层、6 个月 CLV 预测（BG/NBD + Gamma-Gamma）、流失风险建模，以及分层实验设计与成本调整后的 ROI 模拟。

Next.jsPythonPandas

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电商促销 Uplift 实验

电商 CRM 促销实验读数：全局 uplift、分层 uplift 与成本调整后的上线策略

PythonPandasSciPy

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广告增量 Uplift 分析（Criteo）

付费广告增量分析：全局读数、BH 校正分层检验，以及带真实成本交叉点的预算策略模拟。

PythonPandasScikit-learn

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A/B 实验决策工作台

实验决策工作台：假设、样本健康、主指标、护栏、power/MDE、分层效果与上线建议

Next.jsSciPyPlotly

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增长漏斗 AI Agent

上传多渠道漏斗数据，自动检测异常、标出最大漏斗缺口、给出预算迁移建议，并生成面向 CMO 的叙事增长简报。

Next.jsPandasPlotly

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量化研究 & 数据严谨性

时点对齐、泄漏审计与事件研究方法

SEC 披露分诊 —— 11,702 份真实 8-K 上的泄漏审计

按最自然的方式写出来的流程，在真实 SEC 申报上报出 0.888 的 ROC AUC；通过自身泄漏审计的版本是 0.768。按反应强度而非涨跌方向给每个交易日的 8-K 排序，让分析师读五份而不是四十份。

Pythonpandasscikit-learn

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AI 工具 & ML 建模

ChatBI 自助取数、定价建模与 NLP 评估

ChatBI 对话式 BI

真正的检索 → 生成 → 校验 → 执行 → 验证流水线，不是简单的「LLM 写 SQL」封装——schema linking 检索、动态 few-shot、AST 级 SQL 安全闸门。

Next.jsSQLiteDeepSeek

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汽车配件动态定价与库存

SKU 级动态定价与库存：需求预测、价格弹性、带约束优化与人工审批工作台。

Next.jsPythonscikit-learn

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CPO 零售指挥中心

经销商决策闭环：全国 KPI 总览、经销商综合评分与根因诊断、单车 CPO 定价与库存行动。

Next.jsPythonNumPy

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评论智能分析

在 4.6 万条真实大众点评上对比四种方案：TextBlob 基线、零样本 LLM、少样本 LLM 与微调 Qwen，输出 aspect 情感、评分预测与运营动作建议。

Next.jsFine-tuningQwen

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