測試大數據方法(大數據分析方法分哪些類(lèi))
1.大數據分析方法分哪些類(lèi)
本文主要講述數據挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
當剛涉足數據挖掘分析領(lǐng)域的分析師被問(wèn)及，數據挖掘分析人員最重要的能力是什么時(shí)，他們給出了五花八門(mén)的答案。其實(shí)我想告訴他們的是，數據挖掘分析領(lǐng)域最重要的能力是：能夠將數據轉化為非專(zhuān)業(yè)人士也能夠清楚理解的有意義的見(jiàn)解。
使用一些工具來(lái)幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價(jià)值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個(gè)工具，叫做四維分析法。
簡(jiǎn)單地來(lái)說(shuō)，分析可被劃分為4種關(guān)鍵方法。下面會(huì )詳細介紹這四種方法。
1. 描述型分析：發(fā)生了什么？最常用的四種大數據分析方法這是最常見(jiàn)的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業(yè)務(wù)的衡量方法。
例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數據分析師可以通過(guò)這些賬單，獲取大量的客戶(hù)數據。
了解客戶(hù)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(huì )發(fā)生？最常用的四種大數據分析方法描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過(guò)評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數據讀入、特征過(guò)濾和鉆取數據等功能，以便更好的分析數據。3. 預測型分析：可能發(fā)生什么？最常用的四種大數據分析方法預測型分析主要用于進(jìn)行預測。
事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預測一個(gè)可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過(guò)預測模型來(lái)完成。預測模型通常會(huì )使用各種可變數據來(lái)實(shí)現預測。
數據成員的多樣化與預測結果密切相關(guān)。在充滿(mǎn)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(lǐng)域正在使用的重要方法。4. 指令型分析：需要做什么？最常用的四種大數據分析方法數據價(jià)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(huì )發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來(lái)幫助用戶(hù)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，交通規劃分析考量了每條路線(xiàn)的距離、每條線(xiàn)路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來(lái)幫助選擇最好的回家路線(xiàn)。結論最后需要說(shuō)明，每一種分析方法都對業(yè)務(wù)分析具有很大的幫助，同時(shí)也應用在數據分析的各個(gè)方面。
2.軟件測試方法
第一類(lèi)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行的；而第二類(lèi)測試方法則是設法證明軟件是“不工作的”。
還有兩大類(lèi)：白盒法和黑盒法。
白盒法：你清楚程序的流程時(shí)，用不同的數據測試你程序的代碼，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(kāi)發(fā)階段的前期。
黑盒法：主要用于程序開(kāi)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(mǎi)本軟件工程方面的書(shū)看看。
還有一下方法：
功能測試：可接受性測試：用戶(hù)界面測試：探索或開(kāi)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(yǔ)言測試：
這些都是測試的方法.
3.大數據分析的技術(shù)包括哪些
與傳統的bai在線(xiàn)聯(lián)機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基于大規模的機器學(xué)習技術(shù)，一般而du言，機器學(xué)習模型的訓練過(guò)程可以歸結為最優(yōu)化定義于大規模zhi訓練數據上的目標函數并且通過(guò)一個(gè)循環(huán)迭代的算法實(shí)現dao。
1、編程語(yǔ)言：Python/R
2、版數據庫權MySQL、MongoDB、Redis等
3、數據分析工具講解、數值計算包、Pandas與數據庫。 等
4、進(jìn)階：Matplotlib、時(shí)間序列分析/算法、機器學(xué)習。 等
4.測試方法有哪些,各有什么優(yōu)缺點(diǎn)
1、恢復測試
恢復測試主要檢查系統的容錯能力。當系統出錯時(shí)，能否在指定時(shí)間間隔內修正錯誤并重新啟動(dòng)系統。恢復測試首先要采用各種辦法強迫系統失敗，然后驗證系統是否能盡快恢復。對于自動(dòng)恢復需驗證重新初始化（reinitialization）、檢查點(diǎn)（checkpointing mechanisms）、數據恢復（data recovery）和重新啟動(dòng) （restart）等機制的正確性；對于人工干預的恢復系統，還需估測平均修復時(shí)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(xiàn)。例如，①想方設法截取或破譯口令；②專(zhuān)門(mén)定做軟件破壞系統的保護機制；③故意導致系統失敗，企圖趁恢復之機非法進(jìn)入；④試圖通過(guò)瀏覽非保密數據，推導所需信息，等等。理論上講，只要有足夠的時(shí)間和資源，沒(méi)有不可進(jìn)入的系統。因此系統安全設計的準則是，使非法侵入的代價(jià)超過(guò)被保護信息的價(jià)值。此時(shí)非法侵入者已無(wú)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(gè)時(shí)，運行每秒產(chǎn)生十個(gè)中斷的測試用例；②定量地增長(cháng)數據輸入率，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崩潰或磁盤(pán)數據劇烈抖動(dòng)的測試用例，等等。
4、性能測試
對于那些實(shí)時(shí)和嵌入式系統，軟件部分即使滿(mǎn)足功能要求，也未必能夠滿(mǎn)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，但只有當系統真正集成之后，在真實(shí)環(huán)境中才能全面、可靠地測試運行性能系統性能測試是為了完成這一任務(wù)。性能測試有時(shí)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據測試經(jīng)驗
業(yè)務(wù)篇
1.業(yè)務(wù)為核心，數據為王
· 了解整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的結構
· 制定好業(yè)務(wù)的發(fā)展規劃
· 了解衡量的核心指標
有了數據必須和業(yè)務(wù)結合才有效果。
需要懂業(yè)務(wù)的整體概況，摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個(gè)結構，對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營(yíng)情況有大致的了解。然后根據業(yè)務(wù)當前的需要，指定發(fā)展計劃，從而歸類(lèi)出需要整理的數據。最后一步詳細的列出數據核心指標（KPI），并且對幾個(gè)核心指標進(jìn)行更細致的拆解，當然具體結合你的業(yè)務(wù)屬性來(lái)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(wù)現況的全面掌握非常關(guān)鍵。
2.思考指標現狀，發(fā)現多維規律
· 熟悉產(chǎn)品框架，全面定義每個(gè)指標的運營(yíng)現狀對
· 比同行業(yè)指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關(guān)鍵指標，合理設置運營(yíng)方法來(lái)觀(guān)察效果
· 爭對核心用戶(hù)，單獨進(jìn)行產(chǎn)品用研與需求挖掘
業(yè)務(wù)的分析大多是定性的，需要培養一種客觀(guān)的感覺(jué)意識。定性的分析則需要借助技術(shù)、工具、機器。而感覺(jué)的培養，由于每個(gè)人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關(guān)系還是需要通過(guò)數據可視化技術(shù)來(lái)實(shí)現。
3.規律驗證，經(jīng)驗總結
發(fā)現了規律之后不能立刻上線(xiàn)，需要在測試機上對模型進(jìn)行驗證。
技能篇
1.Excel是否精鉆？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線(xiàn)圖、柱形圖、雷達圖等）和簡(jiǎn)單分析技能也是經(jīng)常用的，可以幫助你快速分析業(yè)務(wù)走勢和異常情況；另外，Excel里面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開(kāi)發(fā)的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂數據庫
常用的數據庫如MySQL,Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語(yǔ)句的熟練使用，對于數據庫的存儲讀取過(guò)程也要熟練掌握。在對于大數據量處理時(shí)，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網(wǎng)絡(luò )流量、提高數據庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表制作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實(shí)用的格式，實(shí)用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創(chuàng )建和研究數據的視覺(jué)表現，方便業(yè)務(wù)方快速分析數據并定位具體問(wèn)題，實(shí)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(lèi)的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業(yè)上下建立一套系統，通過(guò)權限的分配讓不同的人看到權限范圍內的報表。
4.多學(xué)幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學(xué)、統計這些專(zhuān)業(yè)而來(lái)的，也就意味著(zhù)數學(xué)知識是重要基礎。尤其是統計學(xué)，更是數據分析師的基本功，從數據采集、抽樣到具體分析時(shí)的驗證探索和預測都要用到統計學(xué)。
現在社會(huì )心理學(xué)也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來(lái)了，尤其是從事互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營(yíng)的同學(xué)，需要了解用戶(hù)的行為動(dòng)向，分析背后的動(dòng)機。把握了整體方向后，數據分析的過(guò)程也就更容易。
6.常見(jiàn)的測試用例設計方法都有哪些
1. 等價(jià)類(lèi)劃分
常見(jiàn)的軟件測試面試題劃分等價(jià)類(lèi)： 等價(jià)類(lèi)是指某個(gè)輸入域的子集合.在該子集合中，各個(gè)輸入數據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(jià)類(lèi)的代表值就等于對這一類(lèi)其它值的測試.因此，可以把全部輸入數據合理劃分為若干等價(jià)類(lèi)，在每一個(gè)等價(jià)類(lèi)中取一個(gè)數據作為測試的輸入條件，就可以用少量代表性的測試數據.取得較好的測試結果.等價(jià)類(lèi)劃分可有兩種不同的情況：有效等價(jià)類(lèi)和無(wú)效等價(jià)類(lèi).
2. 邊界值分析法
邊界值分析方法是對等價(jià)類(lèi)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(jià)類(lèi)的邊界，就是應著(zhù)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據，而不是選取等價(jià)類(lèi)中的典型值或任意值作為測試數據.
3. 錯誤推測法
基于經(jīng)驗和直覺(jué)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，根據他們選擇測試用例. 例如， 在單元測試時(shí)曾列出的許多在模塊中常見(jiàn)的錯誤. 以前產(chǎn)品測試中曾經(jīng)發(fā)現的錯誤等， 這些就是經(jīng)驗的總結。還有， 輸入數據和輸出數據為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。可選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(jià)類(lèi)劃分方法和邊界值分析方法，都是著(zhù)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(huì )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(jià)類(lèi)，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(gè)動(dòng)作的形式來(lái)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(shí)候，可能因為大量的參數的組合而引起測試用例數量上的激增，同時(shí)，這些測試用例并沒(méi)有明顯的優(yōu)先級上的差距，而測試人員又無(wú)法完成這么多數量的測試，就可以通過(guò)正交表來(lái)進(jìn)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(chǎng)景分析方法
指根據用戶(hù)場(chǎng)景來(lái)模擬用戶(hù)的操作步驟，這個(gè)比較類(lèi)似因果圖，但是可能執行的深度和可行性更好。
白盒測試用例設計的關(guān)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(guān)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(shí)間內發(fā)現最多的問(wèn)題
詳細的描述一個(gè)測試活動(dòng)完整的過(guò)程。1. 項目經(jīng)理通過(guò)和客戶(hù)的交流，完成需求文檔，由開(kāi)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(wú)法實(shí)現的功
7.常用的軟件測試方法有哪些
軟件測試的方法根據軟件工程的組織和實(shí)現方式，有很大差別，有些是比較技術(shù)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(jià)類(lèi)劃分、邊界值、因果圖、基路徑法、專(zhuān)家測試法、smoking、場(chǎng)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(jià)類(lèi)和因果圖方法）等。
當在單元層面黑盒而在集成層面白盒時(shí)，基本上兩類(lèi)方法就會(huì )有結合了，就會(huì )出現習慣上說(shuō)的灰盒測試（說(shuō)實(shí)話(huà)，不做到純產(chǎn)品級開(kāi)發(fā)，基本上都是用的灰盒測試）。
8.大數據分析的技術(shù)有哪些
簡(jiǎn)單說(shuō)有三大核心技術(shù)：拿數據，算數據，賣(mài)數據。
首先做為大數據，拿不到大量數據都白扯。現在由于機器學(xué)習的興起，以及萬(wàn)金油算法的崛起，導致算法地位下降，數據地位提高了。舉個(gè)通俗的例子，就好比由于教育的發(fā)展，導致個(gè)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(gè)書(shū)，就能比牛頓懂得多了。谷歌就說(shuō)：拿牛逼的數據喂給一個(gè)一般的算法，很多情況下好于拿傻傻的數據喂給牛逼的算法。而且知不知道弄個(gè)牛逼算法有多困難？一般人連這個(gè)困難度都搞不清楚好不好……拿數據很重要，巧婦難為無(wú)米之炊呀！所以為什么好多公司要燒錢(qián)搶入口，搶用戶(hù)，是為了爭奪數據源呀！不過(guò)運營(yíng)，和產(chǎn)品更關(guān)注這個(gè)，我是程序員，我不管……
其次就是算數據，如果數據拿到直接就有價(jià)值地話(huà)，那也就不需要公司了，政府直接賺外快就好了。蘋(píng)果落地都能看到，人家牛頓能整個(gè)萬(wàn)有引力，我就只能撿來(lái)吃掉，差距呀……所以數據在那里擺著(zhù)，能挖出啥就各憑本事了。算數據就需要計算平臺了，數據怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱們程序猿了……
再次就是賣(mài)得出去才能變現，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(jiàn)人所未見(jiàn)，預測未來(lái)并趨利避害才是智能的終極目標以及存在意義，對吧？這個(gè)得靠大家一塊兒琢磨。
其實(shí)我覺(jué)得最后那個(gè)才是“核心技術(shù)”，什么Spark,Storm,Deep-Learning，都是第二梯隊的……當然，沒(méi)有強大的算力做支撐，智能應該也無(wú)從說(shuō)起吧。
NoSQL，分布式計算，機器學(xué)習，還有新興的實(shí)時(shí)流處理，可能還有別的。
數據采集，數據存儲，數據清洗，數據挖掘，數據可視化。數據采集有硬件采集，如OBD，有軟件采集，如滴滴，淘寶。數據存儲就包括NOSQL,hadoop等等。數據清洗包括語(yǔ)議分析，流媒體格式化等等。數據挖掘包括關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類(lèi)分析等等。數據可視化就是WEB的了。
