# 转化变化的组成分解：W-A02 验收示例 v1.0.0

input.csv为人工构造数据。每个period/channel只一行，visits为正整数，conversions为[0, visits]整数；before/after必须包含相同且非空的渠道集合。重复、缺失渠道、零分母应报告不可判，不能填造。

运行 solve.py input.csv，stdout输出单个JSON：before_rate, after_rate, delta_pp, within_pp, mix_pp, decomposition, causal_identified, per_channel（channel键映射before_rate/after_rate）。率单位为0–1，变化单位为百分点。decomposition为 before_weights：within=Σw_before*(r_after-r_before)，mix=Σ(w_after-w_before)*r_after；或 after_weights：within=Σw_after*(r_after-r_before)，mix=Σ(w_after-w_before)*r_before。必须明示所用定义，两者均接受，和均等于总体变化。浮点容差1e-9。

没有随机化或混杂资料，causal_identified必须false。另交interpretation.md解释观察与因果边界；自动结构检查不能代替对自由文本的人工复核。原题总体11%→19%、+8个百分点，渠道内10%/20%均未变化，故within=0、mix=8。还会运行渠道率变化的声明变体，确保合理替代公式也真能算。

空产物、把百分点除以100、归因为产品提升、谎报渠道内改善应被拒。新AI调用=0；这些是验收控制，不是模型成绩。