移動網路測試數據分類

① 移動通信4g網路優化要測試哪些

「優化生活、規劃未來」。這是網路優化工程師的口號！如今，網路建設成為社會信息化建設重要的一部分，當然，這一切都離不開網路優化工程師，網路優化工程師是一個進行網路測試及性能分析移動通信網路優化方案確定與實施網路優化工程實施，網規網優是以工程實踐為依託的，把具體的解決方案變成工程加以實施 職業素描編輯本段職業要求： 教育培訓： 通信工程、計算機等相關專業本科以上學歷。

② OPPO A31手機怎麼設置4G網路

1、打開手機，在手機桌面找到設置選項，點擊進入。

③ 移動APP安全測試中，數據安全性涉及的問題哪些比較重要且容易遺漏

1.軟體許可權
1）扣費風險：包括發送簡訊、撥打電話、連接網路等
2）隱私泄露風險：包括訪問手機信息、訪問聯系人信息等
3）對App的輸入有效性校驗、認證、授權、敏感數據存儲、數據加密等方面進行檢測
4）限制/允許使用手機功能接人互聯網
5）限制/允許使用手機發送接受信息功能
6）限制/允許應用程序來注冊自動啟動應用程序
7）限制或使用本地連接
8）限制/允許使用手機拍照或錄音
9）限制/允許使用手機讀取用戶數據
10) 限制/允許使用手機寫人用戶數據
11) 檢測App的用戶授權級別、數據泄漏、非法授權訪問等
2.安裝與卸載安全性
1）應用程序應能正確安裝到設備驅動程序上
2）能夠在安裝設備驅動程序上找到應用程序的相應圖標
3）是否包含數字簽名信息
4）JAD文件和JAR包中包含的所有託管屬性及其值必需是正確的
5）JAD文件顯示的資料內容與應用程序顯示的資料內容應一致
6）安裝路徑應能指定
7）沒有用戶的允許, 應用程序不能預先設定自動啟動
8）卸載是否安全, 其安裝進去的文件是否全部卸載
9）卸載用戶使用過程中產生的文件是否有提示
10）其修改的配置信息是否復原
11）卸載是否影響其他軟體的功能
12）卸載應該移除所有的文件
3.數據安全性
1）當將密碼或其他的敏感數據輸人到應用程序時, 其不會被儲存在設備中, 同時密碼也不會被解碼
2）輸人的密碼將不以明文形式進行顯示
3）密碼, 信用卡明細, 或其他的敏感數據將不被儲存在它們預輸人的位置上
4）不同的應用程序的個人身份證或密碼長度必需至少在4一8 個數字長度之間
5）當應用程序處理信用卡明細, 或其他的敏感數據時, 不以明文形式將數據寫到其它單獨的文件或者臨時文件中。
6）防止應用程序異常終止而又沒有側除它的臨時文件, 文件可能遭受人侵者的襲擊, 然後讀取這些數據信息。
7）當將敏感數據輸人到應用程序時, 其不會被儲存在設備中
8）備份應該加密, 恢復數據應考慮恢復過程的異常通訊中斷等, 數據恢復後再使用前應該經過校驗
9）應用程序應考慮系統或者虛擬機器產生的用戶提示信息或安全替告
10）應用程序不能忽略系統或者虛擬機器產生的用戶提示信息或安全警告, 更不能在安全警告顯示前,，利用顯示誤導信息欺騙用戶，應用程序不應該模擬進行安全警告誤導用戶
11）在數據刪除之前，應用程序應當通知用戶或者應用程序提供一個「取消」命令的操作
12）「 取消」 命令操作能夠按照設計要求實現其功能
13）應用程序應當能夠處理當不允許應用軟體連接到個人信息管理的情況
14）當進行讀或寫用戶信息操作時, 應用程序將會向用戶發送一個操作錯誤的提示信息
15）在沒有用戶明確許可的前提下不損壞側除個人信息管理應用程序中的任何內容Μ
16）應用程序讀和寫數據正確。
17）應用程序應當有異常保護。
18）如果資料庫中重要的數據正要被重寫, 應及時告知用戶
19）能合理地處理出現的錯誤
20）意外情況下應提示用戶
TestBird

④ 手機怎麼樣測試移動數據網速

1、首先到網上下載一個專用測速工具，比如搜索「網速測試」，便可出現網速測試軟體，以供下載。

⑤ 中國移動測試網路信號怎麼測試。（網路優化工程師）

1、簡單來說，主要分為CQT、DT兩種。
2、CQT是呼叫質量測試（call quality test），指採用測試手機對某一范圍進行測試，內容主要包括場強（接受電平值，包括主控小區和鄰區）、通話質量（0-7共八個等級）、同鄰頻（主控小區和相鄰小區），跳頻、CI（小區號）等多項指標。
3、DT是路測或者叫車載測試（driver test），只是用相對應的路測設備，對大面積范圍內進行測試，在室外一般是坐在車上，開車在路上跑，也可以在室內測試，不過要手工對采樣點進行定位。
4、設備根據不同的廠家會有不同的設備和使用方法。這兩種是日常中經常使用到的方法，還有其他的，例如對沒有信號的區域進行建站前的模擬測試，使用一個信號發射源連接天線進行模擬基站的信號覆蓋強度測試，還有開通端局時的功能測試（內容項目過百項），還有網路割接測試、還有針對數據業務的CQT和DT。
5、測試的內容和方法有很多種，不是一兩句能說清的，並且測試的效果和測試人員的專業知識成正比，同樣的測試數據，不同敬仰的工程師發現的問題深淺也是不同的。

⑥ 請通信專業人士解釋移動基站輻射測試單數據，附圖，謝謝！

這個信號強度可夠強的！
首先，國家沒有基站輻射的國標，有電磁輻射標准，但是不直接應用於移動基站的測試，而且也不是你這張表的內容。
這張表提供了四個有效信息，當前主控小區的信號強度，相鄰的三個次強小區的信號強度。分別是-59dBm, -60dBm, -69dBm和-71dBm. 這樣的信號很強。而且有比較大的問題在於，四個小區的信號強度差別不大，你所在的位置同時受到四個扇區的輻射，不知道是不是離基站太近的原因，有可能這四個扇區信號都來自於同一個基站。
至於是不是很強我提供一個數據你就明白了，GSM手機所要求的接收機信號范圍，最小要求能測到-102dBm，信號強度兩倍的差別是3dB，那麼42個dB的差別是2的14次方倍啊……你這里的信號對手機接收機來說都是不必要的高。（當然較真的說，-60dBm不過是10的負六次方毫瓦，是肯定沒你家微波爐功率高的，只是微波爐的信號泄漏出來就小多了，也不是永遠不停。）
手機的輻射當然也比較強，GSM手機到+13dBm不在問題（最高可以到2mW, 也有最高2W的，但用得很少了），你家要有孕婦的話，盡量不用手機或者用CDMA和WCDMA的手機。
但這兩者是不能相比的。因為手機只是有限時間使用，你永遠可以選擇關掉手機，而基站輻射卻是無時無刻都存在，一天24小時不會間斷的，還沒聽說誰能關掉基站的……

⑦ 海量移動互聯網數據 怎麼做數據分析

一、數據量過大，數據中什麼情況都可能存在。
如果說有10條數據，那麼大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什麼情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時， 前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。
二、軟硬體要求高，系統資源佔用率高。
對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。
下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：
一、選用優秀的資料庫工具
現在的資料庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的資料庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領域：資料庫，數據倉庫，多維資料庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日誌數據進行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。
二、編寫優良的程序代碼
處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理准確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的演算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數據進行分區操作
對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的資料庫有不同的分區方式，不 過處理機制大體相同。例如SQL Server的資料庫分區是將不同的數據存於不同的文件組下，而不同的文件組存於不同的磁碟分區下，這樣將數據分散開，減小磁碟I/O，減小了系統負荷， 而且還可以將日誌，索引等放於不同的分區下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等欄位，都要建立相應 索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然後插入完 畢，建立索引，並實施聚合操作，聚合完成後，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關繫到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對於這個級別的數據量是可行的。
六、加大虛擬內存
如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理， 內存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那麼採用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁碟分區 上分別建立了6個4096M的磁碟分區，用於虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數據處理中的內存不足問題。
七、分批處理
海量數據處理難因為數據量大，那麼解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然後處 理後的數據再進行合並操作，這樣逐個擊破，有利於小數據量的處理，不至於面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還 需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以採用先分後合的方法，對數據進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成後，再利用一定的規則進行合 並，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對於超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作， 可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優化查詢SQL語句
在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲 過程是資料庫工作人員的職責，也是檢驗資料庫工作人員水平的一個標准，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的資料庫表 結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數據處理可以使用資料庫，如果對復雜的數據處理，必須藉助程序，那麼在程序操作資料庫和程序操作文本之間選擇， 是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網路日誌都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入資料庫再做清洗。
十一、定製強大的清洗規則和出錯處理機制
海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間欄位，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數據來源於基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基於視圖進行，這樣分散了磁碟I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那麼編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統問題
海量數據處理過程中，除了對資料庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用伺服器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數據倉庫和多維資料庫存儲
數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基於Cube的查詢可能只需要幾分鍾，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基於多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
十六、使用采樣數據，進行數據挖掘
基於海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟體或演算法往往採用數據抽樣的方式進行處理，這樣 的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出 400萬行，經測試軟體測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字元型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要准確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
海量數據處理專題（一）——開篇
大數據量的問題是很多面試筆試中經常出現的問題，比如 google 騰訊 這樣的一些涉及到海量數據的公司經常會問到。
下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結，當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題，但是這樣 的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源於公司的面試筆試題目，方法不一定最優，如果你有更好的處理方法，歡迎與我討 論。
本貼從解決這類問題的方法入手，開辟一系列專題來解決海量數據問題。擬包含 以下幾個方面。
Bloom Filter
Hash
Bit-Map
堆(Heap)
雙層桶劃分
資料庫索引
倒排索引（Inverted Index）
外排序
Trie樹
MapRece
在這些解決方案之上，再藉助一定的例子來剖析海量數據處理問題的解決方案。
最簡單的一點專業的事情讓專業的人去做吧 招聘懂的人來做才王道

⑧ 蜂窩數據測試是屬於什麼測試需要掌握哪些必備技能

是通信方面的測試，類似手機蜂窩網路測試，包括5G,4G，3G，2.5G