自动分析A/B测试数据，计算统计显著性，生成可视化报告并提供优化建议，支持多变量测试。
ab-test-analyzer
功能概述
ab-test-analyzer是一项面向实际任务的技能，主要用于A/B 测试分析器 - 自动分析测试数据，计算统计显著性，给出优化建议；适合：产品经理、运营、增长黑客；
核心要点
- 数据导入与分析；
- 统计显著性计算；
- 可视化报告；
使用与执行
多变量测试支持；落地页优化 - 哪个版本转化高？邮件主题行 - 哪个打开率高？按钮文案 - 哪个点击率高？需要足够样本量；建议置信度 > 95%；
结果检查与注意事项
避免过早停止测试。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
ab-test-analyzer
描述
A/B 测试分析器 - 自动分析测试数据，计算统计显著性，给出优化建议。适合：产品经理、运营、增长黑客。
功能
- 数据导入与分析
- 统计显著性计算
- 可视化报告
- 优化建议
- 多变量测试支持
使用场景
- 落地页优化 - 哪个版本转化高？
- 邮件主题行 - 哪个打开率高？
- 按钮文案 - 哪个点击率高？
命令示例
# 导入数据 openclaw run ab-test-analyzer import test_data.csv # 分析结果 openclaw run ab-test-analyzer analyze --metric conversion # 生成报告 openclaw run ab-test-analyzer report --output report.md
输出示例
📊 A/B 测试结果 测试：落地页 CTA 按钮颜色 指标：点击率 | 版本 | 访客 | 点击 | 点击率 | |------|------|------|--------| | A (蓝色) | 1000 | 50 | 5.0% | | B (绿色) | 1000 | 75 | 7.5% | 结果：B 胜出 提升：+50%（5.0% → 7.5%） 置信度：95.2%（统计显著） 建议： - 采用绿色按钮 - 继续测试其他元素 - 预计额外收入：+¥XXX/月
注意事项
- 需要足够样本量
- 建议置信度 > 95%
- 避免过早停止测试
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