大數據應用測試方法

❶ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(1)大數據應用測試方法擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

❷ 大數據技術在APP測試上面如何應用

數據獲取手段、數據處理技術的改進導致"大數據"爆發。測試行業對於大回數據的應用也是很答多的，比如TestBird在做測試時是基於大量的數據基礎的，對於測試的分析和bug探索效果都能有很大的提升。
當然，在測試技術上，也有很好的大數據運用例子。比如你可以通過大數據統計點來寫測試用例。產品需要快速迭代，又要保證版本質量不下降，就必須做到精準測試的用例精簡。
也就是統計用戶行為預埋下的點，用戶使用次數的數據穩健並且有跡可循，測試路徑就非常的清晰明朗。

❸ 大數據技術應用需要注意什麼

現在很多數據科學家都是在研究大數據的技術，很多人只是聽過大數據這個詞，但是對大數據還是不太了解的，對於大數據現在需要解決的關鍵問題不是很明朗。今天我們在這篇文章中給大家講一講大數據技術的基礎應用需要注意什麼。
就目前而言，大數據需要解決的關鍵問題就是數據、知識、服務、數據採集和管理，挖掘分析獲取知識，知識規律進行應用轉化為持續服務。只要我們解決好這三個問題，才算大數據應用落地，那麼從學習角度講，大數據學習特別要注重數據科學的實踐應用能力，而且實踐要重於理論。從模型，特徵，誤差，實驗，測試到應用，每一步都要考慮是否能解決現實問題，模型是否具備可解釋性，要勇於嘗試和迭代，模型和軟體包本身不是萬能的。
我們還需要考慮大數據如何走出實驗室和工程化落地，這就對我們有四點要求，一是不能閉門造車；二是要走出實驗室充分與業界實際決策問題對接；三是關聯關系和因果關系都不能少，不能描述因果關系的模型無助於解決現實問題；四是注重模型的迭代和產品化，持續升級和優化，解決新數據增量學習和模型動態調整的問題。所以，大數據學習一定要清楚我們是在做數據科學還是數據工程，各需要哪些方面的技術能力，現在處於哪一個階段等，不然為了技術而技術，是難以學好和用好大數據的。
我們在學習大數據的時候，還是要注意幾個關鍵的問題，一是重視可視化和業務決策，大數據分析結果是為決策服務，而大數據決策的表現形式，可視化技術的優劣起決定性作用；二是，從整個大數據技術棧來考慮技術選型和技術路線的確定；三是建模問題處於核心地位，模型的選擇和評估至關重要。一般來說，在課堂和實驗室中，多數模型的評估是靜態的，少有考慮其運行速度、實時性及增量處理，因此多使用復雜的臃腫模型，其特徵變數往往及其復雜。四是開發語言的選擇，基礎框架系統java是必須掌握的，應用級的機器學習和數據分析庫Python是必須掌握的，而要深入各種框架和學習庫的底層，這些都是我們需要注意到事情。
以上的內容就是小編為大家介紹的大數據技術應用需要注意的知識，需要強調的是，大家在學習知識的時候還是要注重上述提到的內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

❹ Web測試的主要內容和測試方法有哪些

測試分類：

1、界面測試

1）給用戶的整體感：舒適感；憑感覺能找到想要找的信息；設計風格是否一致

2）各控制項的功能

2、功能測試

1）刪除/增加某一項：是否對其他項造成影響，這些影響是否都正確

2）列表默認值檢查

3）檢查按鈕功能是否正確：新建、編輯、刪除、關閉、返回、保存、導入、上一頁、下一頁、頁面跳轉、重置（常見錯誤）

4）字元串長度檢查：超出長度

5）字元類型檢查

6）標點符號檢查：空格、各種引號、Enter鍵

7）特殊字元：常見%、「、」

8）中文字元：是否亂碼

9）檢查信息完整：查看信息，查看所填信息是否完整更新；更新信息，更新信息與添加信息是否一致

10）信息重復：需唯一信息處，比如重復的名字或ID、重名是否區分大小寫、加空格

11）檢查刪除功能：不選擇任何信息，按Delete，看如何處理；選擇一個或多個進行刪除；多頁選、翻頁選刪除；刪除是否有提示

12）檢查添加和修改是否一致：添加必填項，修改也該必填；添加為什麼類型，修改也該什麼類型

13）檢查修改重名：修改時把不能重名的項改為已存在的內容

14）重復提交表單：一條已經成功提交的記錄，返回後再提交

15）檢查多次使用返回鍵：返回到原來頁面，重復多次

16）搜索檢查：存在或不存在內容，看搜索結果是否正確；多個搜索條件，同時輸入合理和不合理條件；特殊字元

17）輸入信息的位置

18）上傳下載文件檢查：功能是否實現，

上傳：上傳文件是否能打開、格式要求、系統是否有解釋信息、將不能上傳的文件格式修改後綴為可上傳的文件格式；

下載：下載是否能打開、保存、格式要求

19）必填項檢查：必填項未填寫；是否有提示，如加*；對必填項提示返回後，焦點是否自動定位到必填項

20）快捷鍵檢查：是否支持快捷鍵Ctrl+C、Ctrl+V、backspace；對不允許做輸入的欄位（如：下拉選項），對快捷方式是否也做了限制

21）Enter鍵檢查：輸入結束後按Enter鍵，系統如何處理

22）刷新鍵檢查：按瀏覽器刷新鍵如何處理

23）回退鍵檢查：按瀏覽器回退鍵如何處理

24）空格檢查：輸入項輸入一個或多個空格

25）輸入法半形全形檢查：比如，浮點型，輸入全形小數點「。」或「. 」，如4. 5；全形空格

26）密碼檢查：輸入加密方式的極限字元；密碼盡可能長

27）用戶檢查：不同種類管理員用戶的不同許可權，是否可以互相刪除、管理、編輯；一般用戶的許可權；注銷功能，老用戶注銷再注冊，是否為新用戶

28）系統數據檢查：數據隨業務過程、狀態的變化保持正確，不能因為某個過程出現垃圾數據，也不能因為某個過程而丟失數據。

29）系統可恢復性檢查：以各種方式把系統搞癱，測試系統是否可以迅速恢復

30）確認提示檢查：系統更新、刪除操作：是否有提示、取消操作；提示是否准確；事前、事後提示

31）數據注入檢查：對資料庫注入，特殊字元，對SQL語句進行破壞

32）時間日期檢查：時間、日期、時間驗證：日期范圍是否符合實際業務；對於不符合實際業務的日期是否有限制

33）多瀏覽器驗證

3、性能測試

1）壓力測試：實際破壞一個Web應用系統，測試系統的反應，測試系統的限制和故障恢復能力

2）負載測試：在某一負載級別上的性能，包括某個時刻同時訪問Web的用戶數量、在線數據處理的數量

3）強度測試：測試對象在性能行為異常或極端條件下（如資源減少或用戶過多）的可接受性，以此驗證系統軟硬體水平

4）資料庫容量測試：通過存儲過程往資料庫表中插入一定數量的數據，看是否能及時顯示

5）預期指標的性能測試：在需求分析和設計階段會提出一些性能指標，對於預先確定的性能要求要首先進行測試

6）獨立業務性能測試：對核心業務模塊做用戶並發測試，包括同一時刻進行完全一樣的操作、同一時刻使用完全一樣的功能

7）組合業務性能測試：模擬多用戶的不同操作，最接近實際用戶使用情況，按用戶實際的實際使用人數比例來模擬各個模塊的組合並發情況

8）疲勞強度性能測試：系統穩定運行情況下，以一定負載壓力來長時間運行系統的測試

9）網路性能測試：准確展示帶寬、延遲、負載、埠的變化是如何影響用戶的相應時間的

10）大數據量性能測試：實時大數據量，模擬用戶工作時的實時大數據量；極限狀態下的測試，系統使用一段時間，積累一段數據量時能否正常運行，以及對前面兩種進行結合

11）伺服器性能測試：在進行用戶並發性能測試、疲勞強度、大數據量性能測試時，完成對伺服器性能的監控，並進行評估

12）一些特殊的測試：配置測試、內存泄漏的一些特殊測試

4、可用性測試(介面測試）

1）整體界面測試

2）多媒體測試

3）導航測試

5、客戶端兼容性

平台測試：windows；unix；macintosh；linux

瀏覽器測試：不同廠商的瀏覽器對Java、Javascript、ActiveX、plug-ins或不同的HTML的規格

不同的支持；框架和層次結構在不同瀏覽器也不同的顯示

6、安全性

安全性測試要求：

1）能夠對密碼試探工具進行防範

2）能夠防範對Cookie攻擊的常用手段

3）敏感數據保證不用明文傳輸

4）能防範通過文件名猜測和查看html文件內容獲取重要信息

5）能保證在網站收到工具後在給定時間內恢復，重要數據丟失不超過1小時

web的性能測試工具：

隨著Web2.0技術的迅速發展，許多公司都開發了一些基於Web的網站服務，通常在設計開發Web應用系統的時候很難模擬出大量用戶同時訪問系統的實際情況。

因此，當Web網站遇到訪問高峰時，容易發生伺服器響應速度變慢甚至服務中斷。

為了避免這種情況，需要一種能夠真實模擬大量用戶訪問Web應用系統的性能測試工具進行壓力測試，來測試靜態HTML頁面的響應時間，甚至測試動態網頁（包括ASP、PHP、JSP等）的響應時間，為伺服器的性能優化和調整提供數據依據。

1、企業級自動化測試工具WinRunner

MercuryInteractive公司的WinRunner是一種企業級的功能測試工具，用於檢測應用程序是否能夠達到預期的功能及正常運行。

2、工業標准級負載測試工具Loadrunner

LoadRunner是一種預測系統行為和性能的負載測試工具

3、全球測試管理系統testdirector

TestDirector是業界第一個基於Web的測試管理系統，它可以在您公司內部或外部進行全球范圍內測試的管理。

4、功能測試工具RationalRobot

IBMRationalRobot是業界最頂尖的功能測試工具，它甚至可以在測試人員學習高級腳本技術之前幫助其進行成功的測試。

它集成在測試人員的桌面IBMRationalTestManager上，在這里測試人員可以計劃、組織、執行、管理和報告所有測試活動，包括手動測試報告。

這種測試和管理的雙重功能是自動化測試的理想開始。

5、單元測試工具xUnit系列

目前的最流行的單元測試工具是xUnit系列框架，常用的根據語言不同分為JUnit（java），CppUnit（C++），DUnit（Delphi），NUnit（.net），PhpUnit（Php）等等。

該測試框架的第一個和最傑出的應用就是由ErichGamma（《設計模式》的作者）和KentBeck（XP（ExtremeProgramming）的創始人）提供的開放源代碼的JUnit.

6、功能測試工具SilkTest

BorlandSilkTest2006屬於軟體功能測試工具，是Borland公司所提出軟體質量管理解決方案的套件之一。

這個工具採用精靈設定與自動化執行測試，無論是程序設計新手或資深的專家都能快速建立功能測試，並分析功能錯誤。

7、性能測試工具WAS

是由微軟的網站測試人員所開發，專門用來進行實際網站壓力測試的一套工具。

透過這套功能強大的壓力測試工具，您可以使用少量的Client端計算機模擬大量用戶上線對網站服務所可能造成的影響。

8、自動化白盒測試工具Jtest

Jtest是parasoft公司推出的一款針對java語言的自動化白盒測試工具，它通過自動實現java的單元測試和代碼標准校驗，來提高代碼的可靠性。

parasoft同時出品的還有C++test，是一款C/C++白盒測試工具。

9、功能和性能測試的工具JMeter

JMeter是Apache組織的開放源代碼項目，它是功能和性能測試的工具，100%的用java實現。

10、性能測試和分析工具WEBLOAD

webload是RadView公司推出的一個性能測試和分析工具，它讓web應用程序開發者自動執行壓力測試；webload通過模擬真實用戶的操作，生成壓力負載來測試web的性能。

(4)大數據應用測試方法擴展閱讀：

漏洞測試

企業網站做的越來越復雜、功能越來越強。不過這些都不是憑空而來的，是通過代碼堆積起來的。如果這個代碼只供企業內部使用，那麼不會帶來多大的安全隱患。

但是如果放在互聯網上使用的話，則這些為實現特定功能的代碼就有可能成為攻擊者的目標。

天眼舉一個簡單的例子。在網頁中可以嵌入SQL代碼。而攻擊者就可以利用這些SQL代碼來發動攻擊，來獲取管理員的密碼等等破壞性的動作。

有時候訪問某些網站還需要有某些特定的控制項。用戶在安裝這些控制項時，其實就有可能在安裝一個木馬（這可能訪問者與被訪問者都沒有意識到）。

為此在為網站某個特定功能編寫代碼時，就要主動出擊。從編碼的設計到編寫、到測試，都需要認識到是否存在著安全的漏洞。

天眼在日常過程中，在這方面對於員工提出了很高的要求。各個員工必須對自己所開發的功能負責。

已知的病毒、木馬不能夠在所開發的插件中有機可乘。通過這層層把關，就可以提高代碼編寫的安全性。

❺ 如何使用軟體測試技術對大數據產品進行測試

軟體測試沒什麼大數據不大數據的，所有測試都是相通的，數據測試一個數據規格，一個應用場景和數據增量動態測試，聯合功能驗證製作測試場景和環境

❻ 如何對大數據軟體產品進行測試

美國NASA如何來能提前預知各種天文奇源觀？風力發電機和創業者開店如何選址？如何才能准確預測並對氣象災害進行預警？包括在未來的城鎮化建設過程中，如何打造智能城市？等等，這一系列問題的背後，其實都隱藏著大數據的身影——不僅彰顯著大數據的巨大價值，更直觀地體現出大數據在各個行業的廣闊應用。這些行業應用也都更直白地告訴人們，什麼是大數據……

❼ 大數據測試需要學什麼

首先是基礎階段。這一階段包括：關系型資料庫原理、操作系統原理及應用。在掌握了這些基礎知識後，會安排這些基礎課程的進階課程，即：數據結構與演算法、MYSQL資料庫應用及開發、SHELL腳本編程。在掌握了這些內容之後，大數據基礎學習階段才算是完成了。
接下來是大數據專業學習的第二階段：大數據理論及核心技術。第二階段也被分為了基礎和進階兩部分，先理解基礎知識，再進一步對知識內容做深入的了解和實踐。基礎部分包括：布式存儲技術原理與應用、分布式計算技術、HADOOP集群搭建、運維；進階內容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP項目實戰。
完成了這部分內容的學習，學員們就已經掌握了大數據專業大部分的知識，並具有了一定的項目經驗。但為了學員們在大數據專業有更好的發展，所學知識能更廣泛地應用到大數據相關的各個崗位，有個更長遠的發展前景。
第三階段叫做數據分析挖掘及海量數據高級處理技術。基礎部分有：PYTHON語言、機器學習演算法、FLUME+KAFKA；進階部分有：機器學習演算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高級語言應用、分布式爬蟲與反爬蟲技術、實時分析項目實戰、機器學習演算法項目實戰。

❽ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。