在Databricks上构建移动游戏的A/B测试分析框架

实验框架基于Databricks，分离数据处理、统计推断和结果消费，确保输出可控且可重现。

通过标准化实验定义和数据模型，分析师能一致理解实验。

仪表板每日更新，提供清晰的实验结果，支持多层次分析，提升效率，减少手动工作。

未来计划扩展预测应用，实现闭环优化。

数据摄取和建模通过内部管道获取实验定义、玩家遥测和结果指标，形成一致的表格。

仪表板使用AI/BI提供可访问的实验结果界面，生成简洁的LLM摘要。

仪表板分层设计，用户可以根据需求深入探索不同层次的指标和分析。

实验生命周期管理，仪表板在实验结束后冻结以保存结果和推荐行动。

仪表板的不同部分针对不同问题，用户可以根据需要停止深入探索。

统计结果和影响的确认部分为技术受众提供结构化的显著结果视图。

仪表板展示控制组和变体组对玩家生命周期价值的预测影响。

结果按收入来源分解，帮助团队理解变化的驱动因素。

玩家参与和行为指标确保商业收益与玩家体验的平衡。

细分分析展示不同玩家群体对变化的反应，确保目标体验有效。

深入层次探讨实验对游戏内系统的影响，包括广告表现和内购表现。

核心游戏循环和附录提供详细的游戏机制和统计视觉支持。

框架显著减少了手动工作，提高了一致性和结果的信心。

通过自动化分析和标准化统计推断，数据团队每周减少了超过八小时的手动工作。

冻结的仪表板档案作为已完成实验的可靠来源，减少重复分析。

团队现在每天收到AI/BI支持的更新，替代了多天的手动聚合和解释。

未来计划将框架扩展为预测应用，实现从假设到部署的自动化循环。