大数据应用测试方法

❶ 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(1)大数据应用测试方法扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

❷ 大数据技术在APP测试上面如何应用

数据获取手段、数据处理技术的改进导致"大数据"爆发。测试行业对于大回数据的应用也是很答多的，比如TestBird在做测试时是基于大量的数据基础的，对于测试的分析和bug探索效果都能有很大的提升。
当然，在测试技术上，也有很好的大数据运用例子。比如你可以通过大数据统计点来写测试用例。产品需要快速迭代，又要保证版本质量不下降，就必须做到精准测试的用例精简。
也就是统计用户行为预埋下的点，用户使用次数的数据稳健并且有迹可循，测试路径就非常的清晰明朗。

❸ 大数据技术应用需要注意什么

现在很多数据科学家都是在研究大数据的技术，很多人只是听过大数据这个词，但是对大数据还是不太了解的，对于大数据现在需要解决的关键问题不是很明朗。今天我们在这篇文章中给大家讲一讲大数据技术的基础应用需要注意什么。
就目前而言，大数据需要解决的关键问题就是数据、知识、服务、数据采集和管理，挖掘分析获取知识，知识规律进行应用转化为持续服务。只要我们解决好这三个问题，才算大数据应用落地，那么从学习角度讲，大数据学习特别要注重数据科学的实践应用能力，而且实践要重于理论。从模型，特征，误差，实验，测试到应用，每一步都要考虑是否能解决现实问题，模型是否具备可解释性，要勇于尝试和迭代，模型和软件包本身不是万能的。
我们还需要考虑大数据如何走出实验室和工程化落地，这就对我们有四点要求，一是不能闭门造车；二是要走出实验室充分与业界实际决策问题对接；三是关联关系和因果关系都不能少，不能描述因果关系的模型无助于解决现实问题；四是注重模型的迭代和产品化，持续升级和优化，解决新数据增量学习和模型动态调整的问题。所以，大数据学习一定要清楚我们是在做数据科学还是数据工程，各需要哪些方面的技术能力，现在处于哪一个阶段等，不然为了技术而技术，是难以学好和用好大数据的。
我们在学习大数据的时候，还是要注意几个关键的问题，一是重视可视化和业务决策，大数据分析结果是为决策服务，而大数据决策的表现形式，可视化技术的优劣起决定性作用；二是，从整个大数据技术栈来考虑技术选型和技术路线的确定；三是建模问题处于核心地位，模型的选择和评估至关重要。一般来说，在课堂和实验室中，多数模型的评估是静态的，少有考虑其运行速度、实时性及增量处理，因此多使用复杂的臃肿模型，其特征变量往往及其复杂。四是开发语言的选择，基础框架系统java是必须掌握的，应用级的机器学习和数据分析库Python是必须掌握的，而要深入各种框架和学习库的底层，这些都是我们需要注意到事情。
以上的内容就是小编为大家介绍的大数据技术应用需要注意的知识，需要强调的是，大家在学习知识的时候还是要注重上述提到的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

❹ Web测试的主要内容和测试方法有哪些

测试分类：

1、界面测试

1）给用户的整体感：舒适感；凭感觉能找到想要找的信息；设计风格是否一致

2）各控件的功能

2、功能测试

1）删除/增加某一项：是否对其他项造成影响，这些影响是否都正确

2）列表默认值检查

3）检查按钮功能是否正确：新建、编辑、删除、关闭、返回、保存、导入、上一页、下一页、页面跳转、重置（常见错误）

4）字符串长度检查：超出长度

5）字符类型检查

6）标点符号检查：空格、各种引号、Enter键

7）特殊字符：常见%、“、”

8）中文字符：是否乱码

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

10）信息重复：需唯一信息处，比如重复的名字或ID、重名是否区分大小写、加空格

11）检查删除功能：不选择任何信息，按Delete，看如何处理；选择一个或多个进行删除；多页选、翻页选删除；删除是否有提示

12）检查添加和修改是否一致：添加必填项，修改也该必填；添加为什么类型，修改也该什么类型

13）检查修改重名：修改时把不能重名的项改为已存在的内容

14）重复提交表单：一条已经成功提交的记录，返回后再提交

15）检查多次使用返回键：返回到原来页面，重复多次

16）搜索检查：存在或不存在内容，看搜索结果是否正确；多个搜索条件，同时输入合理和不合理条件；特殊字符

17）输入信息的位置

18）上传下载文件检查：功能是否实现，

上传：上传文件是否能打开、格式要求、系统是否有解释信息、将不能上传的文件格式修改后缀为可上传的文件格式；

下载：下载是否能打开、保存、格式要求

19）必填项检查：必填项未填写；是否有提示，如加*；对必填项提示返回后，焦点是否自动定位到必填项

20）快捷键检查：是否支持快捷键Ctrl+C、Ctrl+V、backspace；对不允许做输入的字段（如：下拉选项），对快捷方式是否也做了限制

21）Enter键检查：输入结束后按Enter键，系统如何处理

22）刷新键检查：按浏览器刷新键如何处理

23）回退键检查：按浏览器回退键如何处理

24）空格检查：输入项输入一个或多个空格

25）输入法半角全角检查：比如，浮点型，输入全角小数点“。”或“. ”，如4. 5；全角空格

26）密码检查：输入加密方式的极限字符；密码尽可能长

27）用户检查：不同种类管理员用户的不同权限，是否可以互相删除、管理、编辑；一般用户的权限；注销功能，老用户注销再注册，是否为新用户

28）系统数据检查：数据随业务过程、状态的变化保持正确，不能因为某个过程出现垃圾数据，也不能因为某个过程而丢失数据。

29）系统可恢复性检查：以各种方式把系统搞瘫，测试系统是否可以迅速恢复

30）确认提示检查：系统更新、删除操作：是否有提示、取消操作；提示是否准确；事前、事后提示

31）数据注入检查：对数据库注入，特殊字符，对SQL语句进行破坏

32）时间日期检查：时间、日期、时间验证：日期范围是否符合实际业务；对于不符合实际业务的日期是否有限制

33）多浏览器验证

3、性能测试

1）压力测试：实际破坏一个Web应用系统，测试系统的反应，测试系统的限制和故障恢复能力

2）负载测试：在某一负载级别上的性能，包括某个时刻同时访问Web的用户数量、在线数据处理的数量

3）强度测试：测试对象在性能行为异常或极端条件下（如资源减少或用户过多）的可接受性，以此验证系统软硬件水平

4）数据库容量测试：通过存储过程往数据库表中插入一定数量的数据，看是否能及时显示

5）预期指标的性能测试：在需求分析和设计阶段会提出一些性能指标，对于预先确定的性能要求要首先进行测试

6）独立业务性能测试：对核心业务模块做用户并发测试，包括同一时刻进行完全一样的操作、同一时刻使用完全一样的功能

7）组合业务性能测试：模拟多用户的不同操作，最接近实际用户使用情况，按用户实际的实际使用人数比例来模拟各个模块的组合并发情况

8）疲劳强度性能测试：系统稳定运行情况下，以一定负载压力来长时间运行系统的测试

9）网络性能测试：准确展示带宽、延迟、负载、端口的变化是如何影响用户的相应时间的

10）大数据量性能测试：实时大数据量，模拟用户工作时的实时大数据量；极限状态下的测试，系统使用一段时间，积累一段数据量时能否正常运行，以及对前面两种进行结合

11）服务器性能测试：在进行用户并发性能测试、疲劳强度、大数据量性能测试时，完成对服务器性能的监控，并进行评估

12）一些特殊的测试：配置测试、内存泄漏的一些特殊测试

4、可用性测试(接口测试）

1）整体界面测试

2）多媒体测试

3）导航测试

5、客户端兼容性

平台测试：windows；unix；macintosh；linux

浏览器测试：不同厂商的浏览器对Java、Javascript、ActiveX、plug-ins或不同的HTML的规格

不同的支持；框架和层次结构在不同浏览器也不同的显示

6、安全性

安全性测试要求：

1）能够对密码试探工具进行防范

2）能够防范对Cookie攻击的常用手段

3）敏感数据保证不用明文传输

4）能防范通过文件名猜测和查看html文件内容获取重要信息

5）能保证在网站收到工具后在给定时间内恢复，重要数据丢失不超过1小时

web的性能测试工具：

随着Web2.0技术的迅速发展，许多公司都开发了一些基于Web的网站服务，通常在设计开发Web应用系统的时候很难模拟出大量用户同时访问系统的实际情况。

因此，当Web网站遇到访问高峰时，容易发生服务器响应速度变慢甚至服务中断。

为了避免这种情况，需要一种能够真实模拟大量用户访问Web应用系统的性能测试工具进行压力测试，来测试静态HTML页面的响应时间，甚至测试动态网页（包括ASP、PHP、JSP等）的响应时间，为服务器的性能优化和调整提供数据依据。

1、企业级自动化测试工具WinRunner

MercuryInteractive公司的WinRunner是一种企业级的功能测试工具，用于检测应用程序是否能够达到预期的功能及正常运行。

2、工业标准级负载测试工具Loadrunner

LoadRunner是一种预测系统行为和性能的负载测试工具

3、全球测试管理系统testdirector

TestDirector是业界第一个基于Web的测试管理系统，它可以在您公司内部或外部进行全球范围内测试的管理。

4、功能测试工具RationalRobot

IBMRationalRobot是业界最顶尖的功能测试工具，它甚至可以在测试人员学习高级脚本技术之前帮助其进行成功的测试。

它集成在测试人员的桌面IBMRationalTestManager上，在这里测试人员可以计划、组织、执行、管理和报告所有测试活动，包括手动测试报告。

这种测试和管理的双重功能是自动化测试的理想开始。

5、单元测试工具xUnit系列

目前的最流行的单元测试工具是xUnit系列框架，常用的根据语言不同分为JUnit（java），CppUnit（C++），DUnit（Delphi），NUnit（.net），PhpUnit（Php）等等。

该测试框架的第一个和最杰出的应用就是由ErichGamma（《设计模式》的作者）和KentBeck（XP（ExtremeProgramming）的创始人）提供的开放源代码的JUnit.

6、功能测试工具SilkTest

BorlandSilkTest2006属于软件功能测试工具，是Borland公司所提出软件质量管理解决方案的套件之一。

这个工具采用精灵设定与自动化执行测试，无论是程序设计新手或资深的专家都能快速建立功能测试，并分析功能错误。

7、性能测试工具WAS

是由微软的网站测试人员所开发，专门用来进行实际网站压力测试的一套工具。

透过这套功能强大的压力测试工具，您可以使用少量的Client端计算机仿真大量用户上线对网站服务所可能造成的影响。

8、自动化白盒测试工具Jtest

Jtest是parasoft公司推出的一款针对java语言的自动化白盒测试工具，它通过自动实现java的单元测试和代码标准校验，来提高代码的可靠性。

parasoft同时出品的还有C++test，是一款C/C++白盒测试工具。

9、功能和性能测试的工具JMeter

JMeter是Apache组织的开放源代码项目，它是功能和性能测试的工具，100%的用java实现。

10、性能测试和分析工具WEBLOAD

webload是RadView公司推出的一个性能测试和分析工具，它让web应用程序开发者自动执行压力测试；webload通过模拟真实用户的操作，生成压力负载来测试web的性能。

(4)大数据应用测试方法扩展阅读：

漏洞测试

企业网站做的越来越复杂、功能越来越强。不过这些都不是凭空而来的，是通过代码堆积起来的。如果这个代码只供企业内部使用，那么不会带来多大的安全隐患。

但是如果放在互联网上使用的话，则这些为实现特定功能的代码就有可能成为攻击者的目标。

天眼举一个简单的例子。在网页中可以嵌入SQL代码。而攻击者就可以利用这些SQL代码来发动攻击，来获取管理员的密码等等破坏性的动作。

有时候访问某些网站还需要有某些特定的控件。用户在安装这些控件时，其实就有可能在安装一个木马（这可能访问者与被访问者都没有意识到）。

为此在为网站某个特定功能编写代码时，就要主动出击。从编码的设计到编写、到测试，都需要认识到是否存在着安全的漏洞。

天眼在日常过程中，在这方面对于员工提出了很高的要求。各个员工必须对自己所开发的功能负责。

已知的病毒、木马不能够在所开发的插件中有机可乘。通过这层层把关，就可以提高代码编写的安全性。

❺ 如何使用软件测试技术对大数据产品进行测试

软件测试没什么大数据不大数据的，所有测试都是相通的，数据测试一个数据规格，一个应用场景和数据增量动态测试，联合功能验证制作测试场景和环境

❻ 如何对大数据软件产品进行测试

美国NASA如何来能提前预知各种天文奇源观？风力发电机和创业者开店如何选址？如何才能准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市？等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。这些行业应用也都更直白地告诉人们，什么是大数据……

❼ 大数据测试需要学什么

首先是基础阶段。这一阶段包括：关系型数据库原理、操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。
接下来是大数据专业学习的第二阶段：大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。
完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景。
第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

❽ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。