A. 報表的測試用例中對應報表的業務系統要寫進來嗎

1. 測試目的.... 4 2. 測試地點.... 4 3. 測試環境.... 4 3.1. 伺服器、客戶端環境.... 4 3.2. 測試工具.... 4 4. 測試規模及限制.... 5 5. 測試過程說明.... 5 5.1. 測試模型.... 5 5.2. 測試案例.... 5 5.3. 測試場景.... 6 6. 測試結果.... 7 6.1. 平均響應時間.... 7 6.2. 差錯率統計.... 8 6.3. 主機系統資源消耗.... 10 7. 性能測試總結.... 10 8. 大數據量業務測試數據.... 10 8.1. 測試參數.... 10 8.2. 測試結果.... 11 這是我的性能測試報告的目錄,你可以參考一下,具體項目還是根據實際情況及需求編寫性能測試用例,主要考慮用戶的接受程度,比如:某一段時間的登陸量,最大同時在線用戶,最大允許數據響應時間等。

B. 軟體測試中 怎麼qq傳輸功能怎麼測試用例 從登錄的狀態到其他的狀態

把需要的功能分成一小塊小塊的
類如:1.傳輸的文件的大小,類型,文件名{中文,英文,亂碼文件名等等},文件數量等等方面
2.網路情況方面,如我網路不穩定呀,中途斷網這種方面
3.QQ狀態,如自身QQ在線 離開等 ,和目標QQ狀態等情況
4.一般操作方面,如傳輸過程中 取消,傳輸方面
5.傳輸文件對源文件進行相關操作。如刪除。添加。移動等等情況
基本就這些方面吧還有一些兼容性方面的,大數據測試等等,就寫到這把

C. 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。測試行業對於大數據的應用也是很多的,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。

D. 測試用例模塊怎麼分類

看他的測試分類,有點不習慣。測試可以分功能測試和性能測試。功能中,又可以分多種。像他的平台測試,應該就是功能中的兼容性測試吧。我們測試時,首先要對功能做測試,保證軟體可以用。這種有界面的。最常採用的,就是按照功能模塊進行劃分。這也方便。假如說,主界面中某個按鈕,就是功能A。彈出的窗口上的按鈕實現的功能就是A-1,依次類推。就是每個按鈕就可以當做一個測試點。這個其中,應該就可以包含導入導出測試,應用測試。例如要導出數據的,有文件導出功能的,都可以算是導入導出測試。然後,界面測試中,就只單純的對窗口的布局和是否方便造成當成測試點。至於控制項測試,應該就是默寫功能必須安裝一下控制項,然後才能使用吧或者某些界面的功能就是控制項,這個不太了解,我們不常單獨這么拿出來測試。

E. 大數據失敗案例提醒 8個不能犯的錯誤

大數據失敗案例提醒:8個不能犯的錯誤
近年來,大數據旋風以「迅雷不及掩耳之勢」席捲全球,不僅是信息領域,經濟、政治、社會等諸多領域都「磨刀霍霍」向大數據,准備在其中逐得一席之地。然而,很多公司在邁入大數據領域後遭遇「滑鐵盧」。在此,本文盤點了一系列大數據失敗項目,深究其原因,具有警示意義。
對數據過於相信2008年,Google第一次開始預測流感就取得了很好的效果,比美國疾病預防控制中心提前兩禮拜預測到了流感的爆發。但是,幾年之後,Google的預測比實際情況(由防控中心根據全美就診數據推算得出)高出了50%。媒體過於渲染了Google的成功,出於好奇目的而搜索相關關鍵詞的人越來越多,從而導致了數據的扭曲。低估大數據復雜程度在美國有幾個互聯網金融公司專做中小企業貸款。但是中小企業貸款涉及的數據更復雜,而且中小企業涉及到整個行業非常特殊的一些數據,比如非標準的財務報表和不同行業、不同範式的合同,他們沒有很專業的知識,是很難理解或者很難有時間把它准確挖掘出來。當時大數據團隊想用一個很完美的模型把所有的問題都解決掉,比如把市場和信貸的解決方案全部用一個模型來解決,但因為數據的復雜程度,最後證明這種方法是失敗的,而且90%的時間都在做數據清理。這就說明,想通過大數據技術一下子解決所有的問題是很難成功的,而是要用抽絲剝繭、循序漸進的方式。管理層的惰性某家旅遊公司系統通過web日誌數據的挖掘來提升客戶洞察。結果證明,用戶在瀏覽網站之後,隨後的消費行為模式與管理層所認為的不一致。當團隊匯報此事時,管理層認為不值一提。但是,該團隊並沒有放棄,並通過嚴密的A/B測試,回擊了管理層的輕視。這個案例的最終結果,不是每個CIO都能期盼的。但是,有一點是可以確定的:做好和管理層打交道的准備,讓他們充分理解大數據是什麼以及相應的價值。應用場景選擇錯誤一家保險公司想了解日常習慣和購買生命保險意願之間的關聯性。由於隨後覺得習慣太過於寬泛,該公司將調查范疇限定到是否吸煙上。但是,工作仍然沒有實質進展。不到半年,他們就終止了整個項目,因為一直未能發現任何有價值的信息。這個項目的失敗是由於問題的復雜性。在抽煙與否之間,該公司沒有注意到還有大片灰色地帶:很多人是先抽煙而後又戒煙了。在將問題簡單化動機的驅動下,這個部分被忽略了。問題梳理不夠全面一家全球性公司的大數據團隊發現了很多深刻的洞察,並且計劃通過雲讓全公司共享。結果這個團隊低估了效率方面的損耗,由於網路擁塞的問題,無法滿足全球各個分支順暢提交數據運行分析的需求。該公司應該仔細思考下如何支撐大數據項目,梳理所需的技能並協調各IT分支的力量進行支持。由於網路、安全或基礎設施的問題,已經有太多的大數據項目栽了跟頭。缺乏大數據分析技能一家零售公司的首席執行官不認同亞馬遜規模化、扁平化的服務模式,因此讓CIO構建一個客戶推薦引擎。項目最初的規劃是半年為期,但是團隊很快認識到諸如協同過濾(collaborativefiltering)之類的概念無法實現。為此,一個團隊成員提出做一個「假的推薦引擎」,把床單作為唯一的推薦產品。這個假引擎的工作邏輯是:買攪拌機的人會買床單,買野營書籍的人會買床單,買書的人會買床單。就是如此,床單是唯一的、默認的推薦品。盡管可笑,這個主意其實並不壞,默認的推薦也能給企業帶來銷售上的提升。但是,由於大數據相關技能的缺失,真正意義上的引擎未能實現。提出了錯誤的問題一家全球領先的汽車製造商決定開展一個情感分析項目,為期6個月,耗資1千萬美元。項目結束之後,該廠商將結果分享給經銷商並試圖改變銷售模式。然後,所得出的結果最終被證明是錯誤的。項目團隊沒有花足夠的時間去了解經銷商所面臨的問題或業務建議,從而導致相關的分析毫無價值。應用了錯誤的模型。某銀行為判斷電信行業的客戶流失情況,從電信業聘請了一位專家,後者也很快構建了評估用戶是否即將流失的模型。當時已進入評測驗證的最後階段,模型很快就將上線,而銀行也開始准備給那些被認為即將流失的客戶發出信件加以挽留。但是,為了保險起見,一位內部專家被要求對模型進行評估。這位銀行業專家很快發現了令人驚奇的事情:不錯,那些客戶的確即將流失,但並不是因為對銀行的服務不滿意。他們之所以轉移財產(有時是悄無聲息的),是因為感情問題——正在為離婚做准備。可見,了解模型的適用性、數據抽象的級別以及模型中隱含的細微差別,這些都是非常具有挑戰性的。管理層阻力盡管數據當中包含大量重要信息,但Fortune Knowledge公司發現有62%的企業領導者仍然傾向於相信自己的直覺,更有61%的受訪者認為領導者的實際洞察力在決策過程中擁有高於數據分析結論的優先參考價值。選擇錯誤的使用方法企業往往會犯下兩種錯誤,要麼構建起一套過分激進、自己根本無法駕馭的大數據項目,要麼嘗試利用傳統數據技術處理大數據問題。無論是哪種情況,都很有可能導致項目陷入困境。提出錯誤的問題數據科學非常復雜,其中包含專業知識門類(需要深入了解銀行、零售或者其它行業的實際業務狀況);數學與統計學經驗以及編程技能等等。很多企業所僱用的數據科學家只了解數學與編程方面的知識,卻欠缺最重要的技能組成部分——對相關行業的了解,因此最好能從企業內部出發尋找數據科學家。缺乏必要的技能組合這項理由與「提出錯誤的問題」緊密相關。很多大數據項目之所以陷入困境甚至最終失敗,正是因為不具備必要的相關技能。通常負責此類項目的都是IT技術人員——而他們往往無法向數據提出足以指導決策的正確問題。與企業戰略存在沖突要讓大數據項目獲得成功,大家必須擺脫將其作為單一「項目」的思路、真正把它當成企業使用數據的核心方式。問題在於,其它部門的價值或者戰略目標有可能在優先順序方面高於大數據,這種沖突往往會令我們有力無處使。大數據孤島大數據供應商總愛談論「數據湖」或者「數據中樞」,但事實上很多企業建立起來的只能算是「數據水坑兒」,各個水坑兒之間存在著明顯的邊界——例如市場營銷數據水坑兒與製造數據水坑兒等等。需要強調的是,只有盡量緩和不同部門之間的隔閡並將各方的數據流匯總起來,大數據才能真正發揮自身價值。在大數據技術之外遇到了其它意外狀況。數據分析僅僅是大數據項目當中的組成部分之一,訪問並處理數據的能力同樣重要。除此之外,常常被忽略的因素還有網路傳輸能力限制與人員培訓等等。迴避問題有時候我們可以肯定或者懷疑數據會迫使自身做出一些原本希望盡量避免的運營舉措,例如制葯行業之所以如此排斥情感分析機制、是因為他們不希望將不良副作用報告給美國食品葯品管理局並承擔隨之而來的法律責任。在這份理由清單中,大家可能已經發現了一個共同的主題:無論我們如何高度關注數據本身,都會有人為因素介入進來。即使我們努力希望獲取對數據的全面控制權,大數據處理流程最終還是由人來打理的,其中包括眾多初始決策——例如選擇哪些數據進行收集與分析、向分析結論提出哪些問題等等。為防止大數據項目遭遇失敗,引入迭代機制是非常必要的。使用靈活而開放的數據基礎設施,保證其允許企業員工不斷調整實際方案、直到他們的努力獲得理想的回饋,最終以迭代為武器順利邁向大數據有效使用的勝利彼岸。

F. 測試用例穩定性是指什麼

穩定性測試的概念有2種,
一, 穩定性測試,對應於異常性測試,即發生異常情況時,系統如何反應的測試。包含:
1 交互性測試,被打擾的情況,如來電,簡訊,低電量等。這些其實在上章的功能測試中有提到。
2 異常性測試,斷網,斷電,伺服器異常等情況
二,穩定性測試指的是性能測試,壓力測試
1 基準性能測試,通過壓伺服器埠及客戶端在不同網路環境下響應速度
2 大數據測試,在特定環境下,客戶端一次性更新大量數據及人員列表
另有其它文章,提到性能測試,為評估APP的時間和空間特性(真是高深啊,時間和空間,再來個4維,5維?),包括:
1 極限測試:在各種邊界壓力情況下,如電池,存儲,網速等,驗證app是否能正確響應
--內存滿時安裝app
--運行app手機斷電
--運行app時斷掉網路
這幾點倒是與第一條的內容重復
2 響應能力測試:測試app中的各類操作是否滿足用戶響應時間要求
--app安裝 ,卸載的響應時間
--app各類功能性操作的影響時間
3 壓力測試:反復、長期操作下,系統資源是否佔用異常
--app反復進行安裝卸載,查看系統資源是否正常(弄個幾次就行吧,正常人,誰反復安裝卸載啊)
--其它功能反復進行操作,查看系統資源是否正常(這倒是應該的)
4 性能評估:評估典型用戶應用場景下,系統資源的使用情況
這里要定義,什麼是典型用戶應用場景
5 benchmark測試(基線測試),應該不是基準性能測試:與競爭產品的benchmarking,產品演變對比測試等(沒有多大意義)。
簡要步驟:adb devices---了解包名--adb shell monkey -p 包名 -v 運行次數(多個參數的組合形成不同的用例以求最大的覆蓋)--當崩潰或無響應時分析monkey日誌
常規monkey命令(可直接在項目里使用):
adb shell monkey -p com.jiochat.jiochatapp --throttle 100 --ignore-crashes --ignore-timeouts --ignore-security-exceptions --ignore-native-crashes --monitor-native-crashes -v -v -v 1000000>d:\b.log
重現bug:monkey日誌搜索關鍵詞ANR exception,將之前的事件重新操作,尤其是seed值要一模一樣,如monkey -p 包名 -v seed 0 500
日誌分析:查看是否有crash等關鍵字,找上下文,進行簡單分析將你所能定位的錯誤信息發給開發
該工具用於進行壓力測試。 開發人員結合monkey 列印的日誌 和系統列印的日誌,修改測試中出現的問題。Monkey 是SDK中附帶的一個工具,所有的事件都是隨機產生的,不帶任何人的主觀性。