A. 怎樣提升自己的大數據測試經驗

業務篇
1.業務為核心，數據為王
· 了解整個產業鏈的結構
· 制定好業務的發展規劃
· 了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果。
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，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務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
· 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
· 比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
· 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能篇
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據並定位具體問題，實用工具有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之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過許可權的分配讓不同的人看到許可權范圍內的報表。
4.多學幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背後的動機。把握了整體方向後，數據分析的過程也就更容易。

B. 大數據是什麼意思

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(2)什麼是大數據測試擴展閱讀：

大數據的應用

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。

C. 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、LINUX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。

D. 軟體測試出來之後可以做大數據測試不

可以，需要你學習掌握更多的大數據技術、Hadoop、Maprece等等技術。
對於從事大數據測試的軟體測試工程師而言，與傳統的測試工作相對比，可能會面臨的以下幾個可能的挑戰：
自動化
自動化測試是從事大數據測試必備的技術，但自動化測試工具可能並不具備處理測試過程所引發的異常的能力，意味著現有工具可能並不適用，編程能力將是更好的一種技能。
虛擬化
當前業內大規模使用虛擬化技術，但虛擬機的延遲有可能造成大數據實時測試處理的異常。
對大數據而言，管理影像信息也將是一個巨大的問題：
1、海量數據集
2、需要驗證的數據量巨大，而且需要更快的處理速度
3、需要有效的自動化測試手段
4、需要盡可能的跨平台

E. 什麼是大數據以及大數據的特性有哪些

大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能內力。適用於大數據容的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據具備以下4個特性：

一是數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。