今天怎样委派
限定条件下整包委派
固定公式后可直接交给确定性程序复算；AI负责口径异常、分组探索及解释，不必增加Agent循环。组合恒等式通过只证明计算，不能识别干预效果。
W-A02 · 条件能力评估
组成变化诊断：拆清总体变化来自哪里
区分组内表现变化与人群/渠道构成变化，避免被总体指标误导。
现在的用法
可委派AI计算和解释组成分解；结果可独立复算，但观察分解不能自动变成因果结论。
数据Agent方法支持多轮数据检查；本单元的有限算例有明确恒等式可验收。相邻数据处理案例不等于本题AI已通过。
开始前满足这些条件
- 前后数据粒度与口径一致
- 分解公式及缺失组处理已规定
- 解释保留未观察到的混杂与机制
本站记录：代表例的参考/反例校准另有记录；未提供真实业务因果或新AI可靠率。
用你已有的上下文继续
交给我的 Agent
带走当前公开资料，让你的 Agent 结合已有背景继续分析。也可以读完就结束。
查看可复制的内容
我正在了解：组成变化诊断：拆清总体变化来自哪里 区分组内表现变化与人群/渠道构成变化，避免被总体指标误导。 请读取这项工作的输入、条件和验收，结合当前授权与环境完成我提出的交付。先说明可执行范围和阻塞；保留失败、重试与独立接收记录，不把示例当作本次已运行结果。 公开资料： 当前任务与验收资料：https://edgeofwork.com/work-units/W-A02.md?version=2026-10-21.workunits.2 区分职业资料、研究结果、工具声明和编辑推断；读取资料给出的日期、版本与范围。需要时补充原始来源。使用自己的自然报告或对话继续，无需把个人材料和分析回填网站。
当前判断与直接依据
工具今天能否获得
计算可用SQL/Python直接执行，Agent为可选组织方式；内部数据Agent不是可下载同配置服务。
SQL/Python分析环境 ↗ · 执行时固定Python、统计包和数据快照；本站未新运行
公开运行时；业务数据/口径与查询权限由任务方提供
哪些具体证据支持判断
有条件的编辑推断
明确分组分母、参考权重和新增组约定后，组内与组成贡献可由程序精确分解并以总量恒等式验收。
判断限制：恒等式不检验业务口径真实，也不提供干预因果解释。
有条件的编辑推断
AI可交付分组诊断、分解与解释，数据定义不一致时应先返回不同比较口径的影响；不承诺相邻分析系统在本题的成功率。
判断限制：内部系统不等于公开配置；来源未测试本站的组成分解。
输入变化会怎样改变结论
新增退出分组
两期类别集合不同或前期零分母。
采用范围：先明确不可比较部分；不能静默补零造出比率。
验收变化：输出可比分组、新增/退出贡献与总量桥接，约定交互项归属。
多维交叉与重叠归因
渠道×地区与一个对象多标签。
采用范围：可以探索，但固定基准后只按一个无重复归属定义合计。
验收变化：反向核对对象去重、层级总量和权重，避免贡献被算多次。
要求策略因果效果
希望判断活动是否造成变化。
采用范围：只接收描述性机制线索；改用W-A03识别设计。
验收变化：解释需保留混杂、选择与未观测变量，不能直接推荐因果行动。
前沿已经展示到哪里
既有数据Agent案例是邻近分析工作法；本页8个百分点是确定性算例，不是模型试验。
未知下一步怎样验证
盲测一个构成变化和一个组内变化的数据包，加入缺组、零分母、重复与新增组，对照独立求和并核对解释。
未来什么信号会扩大或缩小边界
- 口径变化和新分组下仍满足总量核对，解释不越过描述范围，可考虑扩大相近输入范围。
- 缺失/重叠分组导致贡献不可比，或把分解写成因果收益，应收窄或暂停相应采用。
交付什么
请求：前后总体指标明显改变，决策者需要知道哪些可观察部分造成差异。
交付描述性分解和替代解释；仅凭前后数据不判断产品或策略的因果效果。
- 分组快照
- 前后相同粒度的分子分母、渠道/地区等分组、缺失和重复规则。
- 分解定义
- 固定参考权重与计算公式；明确百分点、相对变化及新增组处理。
接收产物
- 可复跑分解程序和结果表
- 组内与组成贡献、总变化核对
- 可支持解释与不能归因部分
怎样验收
1. 分组与总量对得上
核对每组分母、权重与总分子分母，先处理零分母和重复行
拒收例子：平均各组比率而不按分母加权。
2. 分解完整且定义明确
验证within+mix=总变化；若改公式，解释交互项归属
拒收例子：混用不同权重的公式后把残差藏起来。
3. 解释没有越过识别范围
复算指标并检查原因措辞，区分百分点和相对百分比
拒收例子：把11%到19%写成“增长8%”，或称产品造成8个百分点提升。
一个具体例子
输入：前：A900访问/90转化、B100/20；后：A100/10、B900/180。
预期交付：总体11%→19%，增加8个百分点；两组转化率不变，按固定公式组内贡献0、组成贡献8个百分点。
容易出错：声称两个渠道都改善或产品提升了8个百分点；忽略高转化渠道占比增加。
工作步骤怎样重组
原来的组织方式
人分别取数、算比率、看图并猜原因。
现在的组织方式
AI把数据核对、精确分解和解释组成一包，按异常回查；计算固定后可自动刷新。
保留的判断、新增的工作与失败接管
仍需做好
- 分组有何业务意义
- 因果归因所需条件
新增职责
- 显式分解定义
- 检查总体与组内方向不一致
- 记录替代解释
人的责任：选择有业务意义的分组，说明要做的决策；根据需要补实验或机制证据，而非把描述性分解当决策结论。
失败处理：缺组、零分母或口径改变时标记不可直接比较项，给补数或重定义方案；不凭空平滑出完整故事。
尚待补足
- 真实业务新增/重叠分组、口径变化和解释措辞尚未以独立对账校准；因果效果不在分解内。
这对个人和团队意味着什么
职业与岗位
产品分析、增长分析、商业分析
提供总量到分组的复算、一个反直觉案例，以及没有作因果归因的理由。
对照目标岗位是否要求实验设计或预测建模；缺少这些材料时不要用报表作品冒充全部分析能力。
查看相关职业与方向 →团队与分工
团队对同一总体变化反复给出互相矛盾的解释。
AI和程序完成一致口径的分解；业务分析者检查分组意义，实验负责人决定是否继续识别效果。
选一个争议指标统一分解，再比较补数据、设计实验和直接行动的成本，不以报表数量决定编制。
查看工作分工与组织案例 →依据具体支持了什么
Agent评估：以交付与最终状态验收
支持独立验收与允许等价实现。
未覆盖：恒等式不检验业务口径真实，也不提供干预因果解释。
OpenAI内部分析Agent：从业务问题到查询与报告
上下文核对是迁移依据。
未覆盖：内部系统不等于公开配置；来源未测试本站的组成分解。
原文定位、日期与职业来源关系
- Agent评估：以交付与最终状态验收 ↗
2026-01-09 · 定位：The structure of an evaluation；grader类型；任务设计
区分任务、试次、产物和轨迹；以明确目标与可通过参考解校准验收。；方法建议不是某领域能力试验；模型裁判需独立校准。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- OpenAI内部分析Agent：从业务问题到查询与报告 ↗
2026-01-29 · 定位：How it works；Context；Evals；Guide the Goal, Not the Path
展示数据发现、多轮查询、复核和发布的闭环；口径与生成数据的代码是必要上下文。；内部专用系统；没有给出本站三项分析的可靠率，也没有证明任意因果问题可自动识别。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
DATA-03 · task：保留组成分解旧场景；新交付明确公式、异常处理与职业/团队接续。（partial）
未来3–5年：2029–2031
2029–2031：从回答数据问题到运行学习循环
分析Agent已展示问题到查询与报告的循环；编程和数学能力提升可能扩展自动诊断、实验分析和模拟。能计算与能识别因果仍是不同条件，以下为情景推演。
当前建议回答今天怎样交付；未来3–5年指2029–2031。编程的完整交付与数学的开放问题成果，支持认真准备更广泛自主工作的强情景。本站把AGI视作跨领域、能适应新任务且可靠达成复杂目标的讨论对象；这些进展是方向证据，尚不能确认某个AGI定义已满足或必在某年发生。三种情景均给出可观察信号、职责变化与现在行动，不把今天的局限或人的现有分工写成永久边界。
基准情景：常规分析按问题整包交付
指标、分解和标准实验检查可由Agent连贯完成，分析师减少搬表和改SQL时间；重复计算固化，新的业务问题继续探索。
现在的行动：沉淀指标语义和真实反例，要求报告回答“下一步什么信息会改变决定”。
成立信号与职责变化
- 新问题能选对数据并保持指标语义
- 输出连同查询、口径和检查可重放
- 缺数据时能正确缩窄结论而非编故事
分析岗位更常兼顾业务问题、数据语义和实验设计；只会生成图表的差异化下降。
加速情景：Agent持续提出、检验并更新业务假设
如果跨工具执行、统计推理和目标理解持续改善，Agent可主动发现变化、设计可检验假设、运行授权实验并更新策略，形成跨周的学习循环。
现在的行动：用明确授权的小实验建立从问题到结果的闭环，保留干预和数据生成记录，按净效果扩大范围。
成立信号与职责变化
- 在新业务中提出的假设有可验证增益
- 能识别随机化、混杂与外部变化，不只追显著性
- 动作、结果和策略更新有透明记录，失效时能恢复
人的职责可能转向选择目标、约束和价值取舍；部分分析与实验规划也可由AI承担，不必把手工审每张图当长期目标。
受限情景：答案快了，决策学习仍慢
数据缺失、指标漂移、实验难实施或组织不能行动，会限制分析自动化的实际价值。
现在的行动：追踪一份报告是否改变行动以及结果，优先补采集和设计；减少不被使用的图表与重复报告。
成立信号与职责变化
- 报表增多但决策不变
- 关键数据无法说明生成机制
- 观察相关性反复被误写为因果效果
数据工程、业务协作与实验条件建设仍有高价值；分析的瓶颈未必是推理模型。
持续观察什么，以及情景的研究依据
- 未见业务问题的口径保持和结果核验
- 实验与实际动作后的可识别效果
- 报告数量之外的决策周期、错误行动与学习收益
- OpenAI内部分析Agent：从业务问题到查询与报告 ↗
2026-01-29 · 定位：How it works；Context；Evals；Guide the Goal, Not the Path
展示数据发现、多轮查询、复核和发布的闭环；口径与生成数据的代码是必要上下文。；内部专用系统；没有给出本站三项分析的可靠率，也没有证明任意因果问题可自动识别。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- 数据分析应用参考：查询可见，修正明确保存 ↗
2026-09-10 · 定位：目标、数据/工具、示例边界与记忆保存
可实施的数据分析应用参考，支持发现schema、只读查询、呈现SQL和控制修正保存。；工程示例而非能力或节时试验；未执行示例代码，使用时仍须适配身份、数据库与口径。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- AlphaProof Nexus：形式证明搜索进入开放数学问题 ↗
2026-05-21 · 定位：摘要、§2输入输出、§5与§6、附录A.1/B.2
论文报告在353个Erdős问题中解决9个、492个OEIS猜想中证明44个，并公开Lean产物；展示搜索和内核反馈循环。；选题、形式库和搜索预算影响覆盖；未逐条重放论文证明，也不代表自然语言题意已自动核验。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- 样本比例异常：实验看似有效也可能有数据问题 ↗
2019-07 · 定位：作者摘要中的SRM定义、错误决策与诊断范围
实验分配比例异常是需定位原因的数据质量信号，不能跳过诊断直接接受效果结论。；长期适用的方法背景，不是2026年AI进展；SRM无异常也不能证明所有识别假设成立。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查