Why did your metric change? Root-cause and significance testing for CSVs

说明与用途

**项目简介**
*Why did your metric change? Root‑cause and significance testing for CSVs* 是一款面向 CSV 数据的根因分析与显著性检验工具，帮助工程师快速定位指标波动背后的原因，从而加速日常开发和代码评审。

**价值**

• **节省时间**：自动化检测指标变化的统计显著性，避免手动比对和猜测。
• **提升工作流**：可嵌入本地脚本或 CI/CD 流程，实现即时反馈，缩短调试周期。
• **降低风险**：通过统计检验过滤噪声，减少误判导致的回滚或错误决策。

**典型接入方式**

1. **本地使用**：在项目根目录下运行 pip install why-metric-change（或对应语言的包管理器），随后使用 CLI 或库函数读取 CSV，指定待分析的指标列即可得到根因报告。
2. **CI 集成**：在 CI 脚本（如 GitHub Actions、GitLab CI）中加入一步执行命令，比较本次构建产出的 CSV 与基准文件，若检测到显著变化则将报告作为构建注释或失败原因。
3. **自定义脚本**：通过提供的 Python API（analyze(csv_path, baseline_path, metric='...')），在内部工具或仪表盘中实现自动化监控。

**生产可用性**

• **成熟度**：当前评分 41/100，属于 **中等** 级别，适合原型验证或内部工具使用。
• **准备工作**：在正式部署前需检查许可证、维护者活跃度、文档完整性以及发布频率；同时对关键依赖进行安全审计。
• **风险**：元数据和集成信号较少，可能需要手动审查分析结果；建议在受控环境中先行跑批次验证，确认结果可靠后再推广至生产 CI。

总体而言，该项目在提升指标监控效率方面具备明显价值，适合作为开发流程的辅助工具，在完成必要的审查和依赖管理后即可投入内部使用。

实际用途

Why did your metric change? Root-cause and significance testing for CSVs helps engineers save time in daily development and review loops.

• speed up developer workflows
• automate local engineering tasks
• improve CI feedback

限制与审查说明

Medium: useful for prototypes or internal workflows, with dependency and maintenance checks before production.