测试大数据方法(大数据分析方法分哪些类)
1.大数据分析方法分哪些类
本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。
简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。下面会详细介绍这四种方法。
1. 描述型分析：发生了什么？最常用的四种大数据分析方法这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。
了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2. 诊断型分析：为什么会发生？最常用的四种大数据分析方法描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。3. 预测型分析：可能发生什么？最常用的四种大数据分析方法预测型分析主要用于进行预测。
事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。
数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。
预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。4. 指令型分析：需要做什么？最常用的四种大数据分析方法数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。
指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，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，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。结论最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。
2.软件测试方法
第一类测试方法是试图验证软件是“工作的”，所谓“工作的”就是指软件的功能是按照预先的设计执行的；而第二类测试方法则是设法证明软件是“不工作的”。
还有两大类：白盒法和黑盒法。
白盒法：你清楚程序的流程时，用不同的数据测试你程序的代码，验证程序的正确性，有：条件测试，路径测试，条件组合。。。。
白盒法用在程序开发阶段的前期。
黑盒法：主要用于程序开发阶段的后期，即程序的流程测试正确后，测试程序的结果。有什么因果法，边缘值法等。
具体你可以买本软件工程方面的书看看。
还有一下方法：
功能测试：可接受性测试：用户界面测试：探索或开放'型的测试：性能测试：回归测试：强力测试：集成与兼容性测试：装配/安装/配置测试：国际化支持测试：本地化语言测试：
这些都是测试的方法.
3.大数据分析的技术包括哪些
与传统的bai在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而du言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模zhi训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现dao。
1、编程语言：Python/R
2、版数据库权MySQL、MongoDB、Redis等
3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库。 等
4、进阶：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习。 等
4.测试方法有哪些,各有什么优缺点
1、恢复测试
恢复测试主要检查系统的容错能力。当系统出错时，能否在指定时间间隔内修正错误并重新启动系统。恢复测试首先要采用各种办法强迫系统失败，然后验证系统是否能尽快恢复。对于自动恢复需验证重新初始化（reinitialization）、检查点（checkpointing mechanisms）、数据恢复（data recovery）和重新启动 （restart）等机制的正确性；对于人工干预的恢复系统，还需估测平均修复时间，确定其是否在可接受的范围内。
2、安全测试
安全测试检查系统对非法侵入的防范能力。安全测试期间，测试人员假扮非法入侵者，采用各种办法试图突破防线。例如，①想方设法截取或破译口令；②专门定做软件破坏系统的保护机制；③故意导致系统失败，企图趁恢复之机非法进入；④试图通过浏览非保密数据，推导所需信息，等等。理论上讲，只要有足够的时间和资源，没有不可进入的系统。因此系统安全设计的准则是，使非法侵入的代价超过被保护信息的价值。此时非法侵入者已无利可图。
3、强度测试
强度测试检查程序对异常情况的抵抗能力。强度测试总是迫使系统在异常的资源配置下运行。例如，①当中断的正常频率为每秒一至两个时，运行每秒产生十个中断的测试用例；②定量地增长数据输入率，检查输入子功能的反映能力；③运行需要最大存储空间（或其他资源）的测试用例；④运行可能导致虚存操作系统崩溃或磁盘数据剧烈抖动的测试用例，等等。
4、性能测试
对于那些实时和嵌入式系统，软件部分即使满足功能要求，也未必能够满足性能要求，虽然从单元测试起，每一测试步骤都包含性能测试，但只有当系统真正集成之后，在真实环境中才能全面、可靠地测试运行性能系统性能测试是为了完成这一任务。性能测试有时与强度测试相结合，经常需要其他软硬件的配套支持。
5.怎样提升自己的大数据测试经验
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。
6.常见的测试用例设计方法都有哪些
1. 等价类划分
常见的软件测试面试题划分等价类： 等价类是指某个输入域的子集合.在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的.并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试.因此，可以把全部输入数据合理划分为若干等价类，在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件，就可以用少量代表性的测试数据.取得较好的测试结果.等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类.
2. 边界值分析法
边界值分析方法是对等价类划分方法的补充。测试工作经验告诉我，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部.因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误.
使用边界值分析方法设计测试用例，首先应确定边界情况.通常输入和输出等价类的边界，就是应着重测试的边界情况.应当选取正好等于，刚刚大于或刚刚小于边界的值作为测试数据，而不是选取等价类中的典型值或任意值作为测试数据.
3. 错误推测法
基于经验和直觉推测程序中所有可能存在的各种错误， 从而有针对性的设计测试用例的方法.
错误推测方法的基本思想： 列举出程序中所有可能有的错误和容易发生错误的特殊情况，根据他们选择测试用例. 例如， 在单元测试时曾列出的许多在模块中常见的错误. 以前产品测试中曾经发现的错误等， 这些就是经验的总结。还有， 输入数据和输出数据为0的情况。输入表格为空格或输入表格只有一行. 这些都是容易发生错误的情况。可选择这些情况下的例子作为测试用例.
4. 因果图方法
前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法，都是着重考虑输入条件，但未考虑输入条件之间的联系， 相互组合等. 考虑输入条件之间的相互组合，可能会产生一些新的情况. 但要检查输入条件的组合不是一件容易的事情， 即使把所有输入条件划分成等价类，他们之间的组合情况也相当多. 因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合，相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例. 这就需要利用因果图（逻辑模型）. 因果图方法最终生成的就是判定表. 它适合于检查程序输入条件的各种组合情况.
5. 正交表分析法
有时候，可能因为大量的参数的组合而引起测试用例数量上的激增，同时，这些测试用例并没有明显的优先级上的差距，而测试人员又无法完成这么多数量的测试，就可以通过正交表来进行缩减一些用例，从而达到尽量少的用例覆盖尽量大的范围的可能性。
6. 场景分析方法
指根据用户场景来模拟用户的操作步骤，这个比较类似因果图，但是可能执行的深度和可行性更好。
白盒测试用例设计的关键是以较少的用例覆盖尽可能多的内部程序逻辑结果
黑盒法用例设计的关键同样也是以较少的用例覆盖模块输出和输入接口。不可能做到完全测试，以最少的用例在合理的时间内发现最多的问题
详细的描述一个测试活动完整的过程。1. 项目经理通过和客户的交流，完成需求文档，由开发人员和测试人员共同完成需求文档的评审，评审的内容包括：需求描述不清楚的地方和可能有明显冲突或者无法实现的功
7.常用的软件测试方法有哪些
软件测试的方法根据软件工程的组织和实现方式，有很大差别，有些是比较技术化的方法，有些则是工程方法，主要分为： 黑盒测试方法群：等价类划分、边界值、因果图、基路径法、专家测试法、smoking、场景测试等 白盒测试方法群：同行评审、需求审查、代码审查、接口测试（调用测试和返回测试，需要结合等价类和因果图方法）等。
当在单元层面黑盒而在集成层面白盒时，基本上两类方法就会有结合了，就会出现习惯上说的灰盒测试（说实话，不做到纯产品级开发，基本上都是用的灰盒测试）。
8.大数据分析的技术有哪些
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。
首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。举个通俗的例子，就好比由于教育的发展，导致个人智力重要性降低，教育背景变重要了，因为一般人按标准流程读个书，就能比牛顿懂得多了。谷歌就说：拿牛逼的数据喂给一个一般的算法，很多情况下好于拿傻傻的数据喂给牛逼的算法。而且知不知道弄个牛逼算法有多困难？一般人连这个困难度都搞不清楚好不好……拿数据很重要，巧妇难为无米之炊呀！所以为什么好多公司要烧钱抢入口，抢用户，是为了争夺数据源呀！不过运营，和产品更关注这个，我是程序员，我不管……
其次就是算数据，如果数据拿到直接就有价值地话，那也就不需要公司了，政府直接赚外快就好了。苹果落地都能看到，人家牛顿能整个万有引力，我就只能捡来吃掉，差距呀……所以数据在那里摆着，能挖出啥就各凭本事了。算数据就需要计算平台了，数据怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱们程序猿了……
再次就是卖得出去才能变现，否则就是搞公益了，比如《疑犯追踪》里面的李四和大锤他们……见人所未见，预测未来并趋利避害才是智能的终极目标以及存在意义，对吧？这个得靠大家一块儿琢磨。
其实我觉得最后那个才是“核心技术”，什么Spark,Storm,Deep-Learning，都是第二梯队的……当然，没有强大的算力做支撑，智能应该也无从说起吧。
NoSQL，分布式计算，机器学习，还有新兴的实时流处理，可能还有别的。
数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL,hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。
