測試大數(shù)據(jù)方法(大數(shù)據(jù)分析方法分哪些類)

1.大數(shù)據(jù)分析方法分哪些類

本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領域中，最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。

當剛涉足數(shù)據(jù)挖掘分析領域的分析師被問及，數(shù)據(jù)挖掘分析人員最重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們的是，數(shù)據(jù)挖掘分析領域最重要的能力是：能夠將數(shù)據(jù)轉化為非專業(yè)人士也能夠清楚理解的有意義的見解。

使用一些工具來幫助大家更好的理解數(shù)據(jù)分析在挖掘數(shù)據(jù)價值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個工具，叫做四維分析法。

簡單地來說，分析可被劃分為4種關鍵方法。下面會詳細介紹這四種方法。

1. 描述型分析：發(fā)生了什么？最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法這是最常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。

了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什么會發(fā)生？最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。3. 預測型分析：可能發(fā)生什么？最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法預測型分析主要用于進行預測。

事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。預測模型通常會使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。

數(shù)據(jù)成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定。

預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。4. 指令型分析：需要做什么？最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。

指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。結論最后需要說明，每一種分析方法都對業(yè)務分析具有很大的幫助，同時也應用在數(shù)據(jù)分析的各個方面。

2.軟件測試方法

第一類測試方法是試圖驗證軟件是“工作的”，所謂“工作的”就是指軟件的功能是按照預先的設計執(zhí)行的；而第二類測試方法則是設法證明軟件是“不工作的”。

還有兩大類：白盒法和黑盒法。

白盒法：你清楚程序的流程時，用不同的數(shù)據(jù)測試你程序的代碼，驗證程序的正確性，有：條件測試，路徑測試，條件組合。。。。

白盒法用在程序開發(fā)階段的前期。

黑盒法：主要用于程序開發(fā)階段的后期，即程序的流程測試正確后，測試程序的結果。有什么因果法，邊緣值法等。

具體你可以買本軟件工程方面的書看看。

還有一下方法：

功能測試：可接受性測試：用戶界面測試：探索或開放'型的測試：性能測試：回歸測試：強力測試：集成與兼容性測試：裝配/安裝/配置測試：國際化支持測試：本地化語言測試：

這些都是測試的方法.

3.大數(shù)據(jù)分析的技術包括哪些

與傳統(tǒng)的bai在線聯(lián)機分析處理OLAP不同，對大數(shù)據(jù)的深度分析主要基于大規(guī)模的機器學習技術，一般而du言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優(yōu)化定義于大規(guī)模zhi訓練數(shù)據(jù)上的目標函數(shù)并且通過一個循環(huán)迭代的算法實現(xiàn)dao。

1、編程語言：Python/R

2、版數(shù)據(jù)庫權MySQL、MongoDB、Redis等

3、數(shù)據(jù)分析工具講解、數(shù)值計算包、Pandas與數(shù)據(jù)庫。 等

4、進階：Matplotlib、時間序列分析/算法、機器學習。 等

4.測試方法有哪些,各有什么優(yōu)缺點

1、恢復測試

恢復測試主要檢查系統(tǒng)的容錯能力。當系統(tǒng)出錯時，能否在指定時間間隔內修正錯誤并重新啟動系統(tǒng)。恢復測試首先要采用各種辦法強迫系統(tǒng)失敗，然后驗證系統(tǒng)是否能盡快恢復。對于自動恢復需驗證重新初始化（reinitialization）、檢查點（checkpointing mechanisms）、數(shù)據(jù)恢復（data recovery）和重新啟動 （restart）等機制的正確性；對于人工干預的恢復系統(tǒng)，還需估測平均修復時間，確定其是否在可接受的范圍內。

2、安全測試

安全測試檢查系統(tǒng)對非法侵入的防范能力。安全測試期間，測試人員假扮非法入侵者，采用各種辦法試圖突破防線。例如，①想方設法截取或破譯口令；②專門定做軟件破壞系統(tǒng)的保護機制；③故意導致系統(tǒng)失敗，企圖趁恢復之機非法進入；④試圖通過瀏覽非保密數(shù)據(jù)，推導所需信息，等等。理論上講，只要有足夠的時間和資源，沒有不可進入的系統(tǒng)。因此系統(tǒng)安全設計的準則是，使非法侵入的代價超過被保護信息的價值。此時非法侵入者已無利可圖。

3、強度測試

強度測試檢查程序對異常情況的抵抗能力。強度測試總是迫使系統(tǒng)在異常的資源配置下運行。例如，①當中斷的正常頻率為每秒一至兩個時，運行每秒產(chǎn)生十個中斷的測試用例；②定量地增長數(shù)據(jù)輸入率，檢查輸入子功能的反映能力；③運行需要最大存儲空間（或其他資源）的測試用例；④運行可能導致虛存操作系統(tǒng)崩潰或磁盤數(shù)據(jù)劇烈抖動的測試用例，等等。

4、性能測試

對于那些實時和嵌入式系統(tǒng)，軟件部分即使?jié)M足功能要求，也未必能夠滿足性能要求，雖然從單元測試起，每一測試步驟都包含性能測試，但只有當系統(tǒng)真正集成之后，在真實環(huán)境中才能全面、可靠地測試運行性能系統(tǒng)性能測試是為了完成這一任務。性能測試有時與強度測試相結合，經(jīng)常需要其他軟硬件的配套支持。

5.怎樣提升自己的大數(shù)據(jù)測試經(jīng)驗

業(yè)務篇

1.業(yè)務為核心，數(shù)據(jù)為王

· 了解整個產(chǎn)業(yè)鏈的結構

· 制定好業(yè)務的發(fā)展規(guī)劃

· 了解衡量的核心指標

有了數(shù)據(jù)必須和業(yè)務結合才有效果。

需要懂業(yè)務的整體概況，摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個結構，對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營情況有大致的了解。然后根據(jù)業(yè)務當前的需要，指定發(fā)展計劃，從而歸類出需要整理的數(shù)據(jù)。最后一步詳細的列出數(shù)據(jù)核心指標（KPI），并且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業(yè)務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業(yè)務現(xiàn)況的全面掌握非常關鍵。

2.思考指標現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)多維規(guī)律

· 熟悉產(chǎn)品框架，全面定義每個指標的運營現(xiàn)狀對

· 比同行業(yè)指標，挖掘隱藏的提升空間

· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果

· 爭對核心用戶，單獨進行產(chǎn)品用研與需求挖掘

業(yè)務的分析大多是定性的，需要培養(yǎng)一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要借助技術、工具、機器。而感覺的培養(yǎng)，由于每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數(shù)據(jù)元素之間的關系還是需要通過數(shù)據(jù)可視化技術來實現(xiàn)。

3.規(guī)律驗證，經(jīng)驗總結

發(fā)現(xiàn)了規(guī)律之后不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。

技能篇

1.Excel是否精鉆？

除了常用的Excel函數(shù)（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經(jīng)常用的，可以幫助你快速分析業(yè)務走勢和異常情況；另外，Excel里面的函數(shù)結合透視表以及VBA功能是完善報表開發(fā)的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。

2.你需要更懂數(shù)據(jù)庫

常用的數(shù)據(jù)庫如MySQL,Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對于數(shù)據(jù)庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對于大數(shù)據(jù)量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網(wǎng)絡流量、提高數(shù)據(jù)庫的安全性是非常有必要的。

3.掌握數(shù)據(jù)整理、可視化和報表制作

數(shù)據(jù)整理，是將原始數(shù)據(jù)轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數(shù)據(jù)可視化，是創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)，方便業(yè)務方快速分析數(shù)據(jù)并定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.

如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數(shù)據(jù)可視化，F(xiàn)ineBI有推送查看功能，也就是在企業(yè)上下建立一套系統(tǒng)，通過權限的分配讓不同的人看到權限范圍內的報表。

4.多學幾項技能

大多數(shù)據(jù)分析師都是從計算機、數(shù)學、統(tǒng)計這些專業(yè)而來的，也就意味著數(shù)學知識是重要基礎。尤其是統(tǒng)計學，更是數(shù)據(jù)分析師的基本功，從數(shù)據(jù)采集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統(tǒng)計學。

現(xiàn)在社會心理學也逐漸囊括到數(shù)據(jù)分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背后的動機。把握了整體方向后，數(shù)據(jù)分析的過程也就更容易。

6.常見的測試用例設計方法都有哪些

1. 等價類劃分

常見的軟件測試面試題劃分等價類： 等價類是指某個輸入域的子集合.在該子集合中，各個輸入數(shù)據(jù)對于揭露程序中的錯誤都是等效的.并合理地假定：測試某等價類的代表值就等于對這一類其它值的測試.因此，可以把全部輸入數(shù)據(jù)合理劃分為若干等價類，在每一個等價類中取一個數(shù)據(jù)作為測試的輸入條件，就可以用少量代表性的測試數(shù)據(jù).取得較好的測試結果.等價類劃分可有兩種不同的情況：有效等價類和無效等價類.

2. 邊界值分析法

邊界值分析方法是對等價類劃分方法的補充。測試工作經(jīng)驗告訴我，大量的錯誤是發(fā)生在輸入或輸出范圍的邊界上，而不是發(fā)生在輸入輸出范圍的內部.因此針對各種邊界情況設計測試用例，可以查出更多的錯誤.

使用邊界值分析方法設計測試用例，首先應確定邊界情況.通常輸入和輸出等價類的邊界，就是應著重測試的邊界情況.應當選取正好等于，剛剛大于或剛剛小于邊界的值作為測試數(shù)據(jù)，而不是選取等價類中的典型值或任意值作為測試數(shù)據(jù).

3. 錯誤推測法

基于經(jīng)驗和直覺推測程序中所有可能存在的各種錯誤， 從而有針對性的設計測試用例的方法.

錯誤推測方法的基本思想： 列舉出程序中所有可能有的錯誤和容易發(fā)生錯誤的特殊情況，根據(jù)他們選擇測試用例. 例如， 在單元測試時曾列出的許多在模塊中常見的錯誤. 以前產(chǎn)品測試中曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)的錯誤等， 這些就是經(jīng)驗的總結。還有， 輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)為0的情況。輸入表格為空格或輸入表格只有一行. 這些都是容易發(fā)生錯誤的情況?？蛇x擇這些情況下的例子作為測試用例.

4. 因果圖方法

前面介紹的等價類劃分方法和邊界值分析方法，都是著重考慮輸入條件，但未考慮輸入條件之間的聯(lián)系， 相互組合等. 考慮輸入條件之間的相互組合，可能會產(chǎn)生一些新的情況. 但要檢查輸入條件的組合不是一件容易的事情， 即使把所有輸入條件劃分成等價類，他們之間的組合情況也相當多. 因此必須考慮采用一種適合于描述對于多種條件的組合，相應產(chǎn)生多個動作的形式來考慮設計測試用例. 這就需要利用因果圖（邏輯模型）. 因果圖方法最終生成的就是判定表. 它適合于檢查程序輸入條件的各種組合情況.

5. 正交表分析法

有時候，可能因為大量的參數(shù)的組合而引起測試用例數(shù)量上的激增，同時，這些測試用例并沒有明顯的優(yōu)先級上的差距，而測試人員又無法完成這么多數(shù)量的測試，就可以通過正交表來進行縮減一些用例，從而達到盡量少的用例覆蓋盡量大的范圍的可能性。

6. 場景分析方法

指根據(jù)用戶場景來模擬用戶的操作步驟，這個比較類似因果圖，但是可能執(zhí)行的深度和可行性更好。

白盒測試用例設計的關鍵是以較少的用例覆蓋盡可能多的內部程序邏輯結果

黑盒法用例設計的關鍵同樣也是以較少的用例覆蓋模塊輸出和輸入接口。不可能做到完全測試，以最少的用例在合理的時間內發(fā)現(xiàn)最多的問題

詳細的描述一個測試活動完整的過程。1. 項目經(jīng)理通過和客戶的交流，完成需求文檔，由開發(fā)人員和測試人員共同完成需求文檔的評審，評審的內容包括：需求描述不清楚的地方和可能有明顯沖突或者無法實現(xiàn)的功

7.常用的軟件測試方法有哪些

軟件測試的方法根據(jù)軟件工程的組織和實現(xiàn)方式，有很大差別，有些是比較技術化的方法，有些則是工程方法，主要分為： 黑盒測試方法群：等價類劃分、邊界值、因果圖、基路徑法、專家測試法、smoking、場景測試等 白盒測試方法群：同行評審、需求審查、代碼審查、接口測試（調用測試和返回測試，需要結合等價類和因果圖方法）等。

當在單元層面黑盒而在集成層面白盒時，基本上兩類方法就會有結合了，就會出現(xiàn)習慣上說的灰盒測試（說實話，不做到純產(chǎn)品級開發(fā)，基本上都是用的灰盒測試）。

8.大數(shù)據(jù)分析的技術有哪些

簡單說有三大核心技術：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣數(shù)據(jù)。

首先做為大數(shù)據(jù)，拿不到大量數(shù)據(jù)都白扯?，F(xiàn)在由于機器學習的興起，以及萬金油算法的崛起，導致算法地位下降，數(shù)據(jù)地位提高了。舉個通俗的例子，就好比由于教育的發(fā)展，導致個人智力重要性降低，教育背景變重要了，因為一般人按標準流程讀個書，就能比牛頓懂得多了。谷歌就說：拿牛逼的數(shù)據(jù)喂給一個一般的算法，很多情況下好于拿傻傻的數(shù)據(jù)喂給牛逼的算法。而且知不知道弄個牛逼算法有多困難？一般人連這個困難度都搞不清楚好不好……拿數(shù)據(jù)很重要，巧婦難為無米之炊呀！所以為什么好多公司要燒錢搶入口，搶用戶，是為了爭奪數(shù)據(jù)源呀！不過運營，和產(chǎn)品更關注這個，我是程序員，我不管……

其次就是算數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)拿到直接就有價值地話，那也就不需要公司了，政府直接賺外快就好了。蘋果落地都能看到，人家牛頓能整個萬有引力，我就只能撿來吃掉，差距呀……所以數(shù)據(jù)在那里擺著，能挖出啥就各憑本事了。算數(shù)據(jù)就需要計算平臺了，數(shù)據(jù)怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱們程序猿了……

再次就是賣得出去才能變現(xiàn)，否則就是搞公益了，比如《疑犯追蹤》里面的李四和大錘他們……見人所未見，預測未來并趨利避害才是智能的終極目標以及存在意義，對吧？這個得靠大家一塊兒琢磨。

其實我覺得最后那個才是“核心技術”，什么Spark,Storm,Deep-Learning，都是第二梯隊的……當然，沒有強大的算力做支撐，智能應該也無從說起吧。

NoSQL，分布式計算，機器學習，還有新興的實時流處理，可能還有別的。

數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)采集有硬件采集，如OBD，有軟件采集，如滴滴，淘寶。數(shù)據(jù)存儲就包括NOSQL,hadoop等等。數(shù)據(jù)清洗包括語議分析，流媒體格式化等等。數(shù)據(jù)挖掘包括關聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等。數(shù)據(jù)可視化就是WEB的了。