在手机游戏行业中，AB测试（A/B Testing）是一种常用的数据驱动决策方法，旨在优化用户体验、提高用户参与度和收入。通过对比不同的版本或策略（即A组和B组），开发者可以评估并选择最有效的实施方案。在这个场景下，我们关注的是如何在手机游戏中有效地进行AB测试，并利用数据分析工具如Jupyter Notebook进行数据处理和结果分析。 让我们深入理解AB测试的基本流程。在手机游戏中，可能的测试变量包括但不限于游戏界面设计、角色能力、关卡难度、付费机制等。开发者会创建两个或多个不同的版本，分配给随机的用户群体，然后收集用户的行为数据，如游戏时长、活跃度、付费转化率等。在一段时间后，通过比较各组的表现来判断哪个版本更优。 Jupyter Notebook作为数据分析的强大工具，是进行AB测试分析的理想选择。它支持Python，允许开发者轻松地导入和处理大量游戏数据，例如使用pandas库进行数据清洗和整理，用matplotlib或seaborn库制作可视化图表以直观展示结果。同时，Jupyter Notebook的交互性使得团队成员能共享分析过程和结果，提高协作效率。 在实际操作中，以下是一些关键步骤： 1. 数据收集：从游戏服务器或第三方分析平台收集用户行为数据，确保涵盖所有测试变量。 2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，统一格式，为后续分析做好准备。 3. 分析指标定义：根据业务目标确定关键性能指标（KPIs），如日活跃用户（DAU）、留存率、用户生命周期价值（LTV）等。 4. 统计分析：应用假设检验（如t检验或Mann-Whitney U test）来比较不同组间的指标差异，确定结果是否具有统计显著性。 5. 结果解读：将统计结果与业务影响相结合，确定哪个版本对目标指标有显著提升。 6. 反馈到产品开发：将最优版本应用到全部用户，或者继续进行多轮测试以持续优化。 7. 持续监控：即使选择了最优版本，也要定期进行AB测试，因为市场环境和用户需求可能会变化。 在"ab-testing-main"这个文件夹中，很可能包含了使用Jupyter Notebook编写的代码和分析报告，涵盖了上述所有步骤。通过阅读这些文件，我们可以深入学习如何在手机游戏中实施和分析AB测试，理解不同策略对游戏表现的影响，以及如何借助数据分析工具做出数据驱动的决策。对于游戏开发者和数据分析师来说，这是一份宝贵的资源，可以帮助提升产品优化的能力。

手机游戏A / B测试 Cookie Cats是一款移动益智游戏，它是经典的“三连体”风格的益智游戏，其中玩者必须连接相同颜色的瓷砖才能清除木板并赢得关卡。 随着玩家在游戏关卡中的前进，他们偶尔会遇到门口，迫使他们等待很短的时间或进行应用内购买。 除了推动应用内购买外，这些关口还使玩家无法玩游戏，因此增加并延长了他们的娱乐性。 大门的位置应该变得很重要。 最初，第一个登机口位于30级，在此A / B测试中，我们将登机口移至40级，并研究了对玩家保留率的影响。

分析测试结果 对于 Udacity 高级数据分析纳米学位，我使用统计技术来分析电子商务网站运行的 A/B 测试的结果。

bayesAB：:turtle:bayesAB：用于AB测试的快速贝叶斯方法

关注小编领取一份300页pdf文档的Python自动化工程师核心知识点总结！ 这些资料的内容都是面试时面试官必问的知识点，篇章包括了很多知识点，其中包括了有基础知识、Linux必备、Shell、互联网程序原理、Mysql数据库、抓包工具专题、接口工具、进阶-Python编程、Web自动化、APP自动化、接口自动化、高级持续集成、架构开发框架、性能、安全等。

2021年中国游戏直播行业研究报告-艾瑞咨询-2021-43页.pdf

行业分类-物理装置-AB测试方法、装置及电子设备[1].zip

A / B测试：新网页 背景 一家电子商务公司开发了一个新的网页，以尝试增加“转换”用户的数量，这意味着决定为公司产品付款的用户数量。 作为数据分析师，我的职责是分析实验结果，以帮助公司了解他们应该实施新页面，保留旧页面还是运行实验更长的时间来做出决定。 我将关键指标定义为转化率。 数据集 ab_data.csv包含有关user_id，时间戳，处理或控制组，landing_page和是否已转换的信息。 countries.csv包含使用过的国家/地区的列表 数据整理 我处理了缺少或重复值的记录 我删除了着陆页和转换后的列不对齐的记录 分析 假设 Ho：P_old> = P_new，HA：P_old <P_new A / B测试，执行假设测试并计算p值 模拟 使用内置函数statsmodels.api 逻辑回归 结论 使用两种技术计算得出的旧页面的性能略有优于（非常微小的幅度）或与

关于测试用例的模板12

18.如何搞定AB测试？.pdf