大数据与软件测试 大数据好还是软件测试

如何对大数据软件产品进行测试

大数量测试，其实就是用大批量数据来进行测试，我们需要用一定的脚本代码或者是工具，帮我们生成大量可用的测试数据。

比如说：编写sql脚本（存储过程）在数据库端直接生成、编写程序代码生成（实际上也是要写sql）、使用批量数据生成工具（DataFactory、PL/SQL Developer、TOAD等都可以）、使用工具录制业务参数化之后长时间运行来生成。

举个例子：你需要测试一个注册功能，需要提供手机号码以及注册名以及密码，那么你如果要做大数据量测试，要提前准备好很多有效的手机号以及注册名、密码，最少是百万级数据。

这个我们柠檬班有专门讲百万测试数据的公开课，欢迎关注！专门教大家如何去准备大批量的测试数据。

疲劳强度测试隶属于压力测试范畴，指的的是服务器在长时间下持续接受大批量的用户请求操作。

这个设计到软件和服务器的稳定性。

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软件测试和java大数据 哪个更好？

业务篇1.业务为核心，数据为王· 了解整个产业链的结构· 制定好业务的发展规划· 了解衡量的核心指标有了数据必须和业务结合才有效果。

需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。

然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。

最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。

前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

2.思考指标现状，发现多维规律· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对· 比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。

定性的分析则需要借助技术、工具、机器。

而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。

3.规律验证，经验总结发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。

技能篇1.Excel是否精钻？除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。

2.你需要更懂数据库常用的数据库如MySQL,Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。

在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

3.掌握数据整理、可视化和报表制作数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。

数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。

如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。

4.多学几项技能大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。

尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。

把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。

大数据分析工具有哪些,有什么特点？

1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。

2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高）IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

数据仓库（费用较高）Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

数据集市（费用一般）QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

软件测试 100个数据集 算大规模吗

软件测试分类 软件测试是一项复杂的系统工程，从不同的角度考虑可以有不同的划分方法，对测试进行分类是为了更好的明确测试的过程，了解测试究竟要完成哪些工作，尽量做到全面测试。

1，按是否需要执行被测软件的角度 按是否需要执行被测软件的角度，可分为静态测试和动态测试，前者不利用计算机运行待测程序而应用其他手段实现测试目的，如代码审核。

（我认为主要是让测试人员对编译器发现不了的潜在错误进行分析，如无效的死循环，多余的变量等），而动态测试则通过运行被测试软件来达到目的。

2、按阶段划分： 1 单元测试 单元测试是对软件中的基本组成单位进行的测试，如一个模块、一个过程等等。

它是软件动态测试的最基本的部分，也是最重要的部分之一，其目的是检验软件基本组成单位的正确性。

因为单元测试需要知道内部程序设计和编码的细节知识，一般应由程序员而非测试员来完成，往往需要开发测试驱动模块和桩模块来辅助完成单元测试。

因此应用系统有一个设计很好的体系结构就显得尤为重要。

一个软件单元的正确性是相对于该单元的规约而言的。

因此，单元测试以被测试单位的规约为基准。

单元测试的主要方法有控制流测试、数据流测试、排错测试、分域测试等等。

2 集成测试 集成测试是在软件系统集成过程中所进行的测试，其主要目的是检查软件单位之间的接口是否正确。

它根据集成测试计划先知者软件有什么功能，一边将模块或其他软件单位组合成越来越大的系统，一边运行该系统，以分析所组成的系统是否正确，各组成部分是否合拍。

集成测试的策略主要有自顶向下和自底向上两种。

3 系统测试 系统测试是对已经集成好的软件系统进行彻底的测试，以验证软件系统的正确性和性能等满足其规约所指定的要求，检查软件的行为和输出是否正确并非一项简单的任务，它被称为测试的“先知者问题”。

因此，系统测试应该按照测试计划进行，其输入、输出和其他动态运行行为应该与软件规约进行对比。

软件系统测试方法很多，主要有功能测试、性能测试、随机测试等等。

4 验收测试 验收测试旨在向软件的购买者展示该软件系统满足其用户的需求。

它的测试数据通常是系统测试的测试数据的子集。

所不同的是，验收测试常常有软件系统的购买者代表在现场，甚至是在软件安装使用的现场。

这是软件在投入使用之前的最后测试。

5 回归测试 回归测试是在软件维护阶段，对软件进行修改之后进行的测试。

其目的是检验对软件进行的修改是否正确。

这里，修改的正确性有两重含义：一是所作的修改达到了预定目的，如错误得到改正，能够适应新的运行环境等等；二是不影响软件的其他功能的正确性。

6 Alpha 测试：在系统开发接近完成时对应用系统的测试；测试后，仍然会有少量的设计变更。

这种测试一般由最终用户或其他人员员完成，不能由程序员或测试员完成。

7 Beta 测试：当开发和测试根本完成时所做的测试，而最终的错误和问题需要在最终发行前找到。

这种测试一般由最终用户或其他人员员完成，不能由程序员或测试员完成。

3、按测试方法划分： 1 白盒测试 白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试，是指基于一个应用代码的内部逻辑知识，即基于覆盖全部代码、分支、路径、条件的测试，它是知道产品内部工作过程，可通过测试来检测产品内部动作是否按照规格说明书的规定正常进行，按照程序内部的结构测试程序，检验程序中的每条通路是否都有能按预定要求正确工作先知者软件有什么功能，而不顾它的功能，白盒测试的主要方法有逻辑驱动、基路测试等，主要用于软件验证。

“白盒”法全面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试。

“白盒”法是穷举路径测试。

在使用这一方案时，测试者必须检查程序的内部结构，从检查程序的逻辑着手，得出测试数据。

贯穿程序的独立路径数是天文数字。

但即使每条路径都测试了仍然可能有错误。

第一，穷举路径测试决不能查出程序违反了设计规范，即程序本身是个错误的程序。

第二，穷举路径测试不可能查出程序中因遗漏路径而出错。

第三，穷举路径测试可能发现不了一些与数据相关的错误。

白盒测试可以借助一些工具来完成如Junit Framework,Jtest等。

2 黑盒测试 黑盒测试是指不基于内部设计和代码的任何知识，而基于需求和功能性的测试，黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试，它是在已知产品所应具有的功能，通过测试来检测每个功能是否都能正常使用，在测试时，把程序看作一个不能打开的黑盆子，在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下，测试者在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息，并且保持外部信息（如数据库或文件）的完整性。

黑盒测试方法主要有等价类划分、边值分析、因—果图、错误推测等，主要用于软件确认测试。

“黑盒”法着眼于程序外部结构、不考虑内部逻辑结构、针对软件界面和软件功能进行测试。

“黑盒”法是穷举输入测试，只有把所有可能的输入都作为测试情况使用，才能以这种方法查出程序中所有的错误。

实际上测试情况有无穷多个，人们不仅要测试所有...

工业大数据对中国有什么意义

工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。

国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。

在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。