软件测试中的决策分析与决策树
软件测试中的决策树与流程图设计
软件测试中的决策树与流程图设计软件测试是保证软件质量的重要环节，而在软件测试中，决策树和流程图是两个常用的工具，用于设计测试用例和规划测试流程。
本文将介绍软件测试中的决策树和流程图设计，以及它们在测试中的应用。
一、决策树设计决策树是一种基于树状结构的图形模型，用于描述对象在决策过程中的选择序列。
在软件测试中，决策树可以被用于设计测试用例，指导测试人员进行测试。
决策树的根节点表示一个初始决策，每个分支代表一个选择分支，叶子节点表示一个终止决策。
在设计决策树时，需要根据被测试软件的规格说明书或需求文档，识别出各种可能的情况和决策点，并逐步细化构建决策树。
以网上购物为例，我们可以设计一个简单的决策树，如下所示：```开始购物├─ 是否登录？│ ├─ 是── 已购物？│ │ ├─ 是── 查看订单│ │ └─ 否── 添加至购物车│ └─ 否── 请先登录```通过这个决策树，我们可以得到一系列的测试用例，例如测试已登录用户的查看订单功能、未登录用户的添加至购物车功能等。
二、流程图设计流程图是一种用于描述流程、步骤和决策的图形工具。
在软件测试过程中，流程图可以被用于规划测试流程，指导测试人员按照预定的流程进行测试。
常见的流程图有活动图、状态图、顺序图等。
在软件测试中，我们通常使用活动图来表示测试流程，其中每个节点代表一个活动，节点之间的连线表示活动之间的关系。
以登录功能测试为例，我们可以设计一个简单的活动图，如下所示：```开始├─ 输入用户名和密码├─ 点击登录按钮│ ├─验证用户名是否存在│ │ ├─ 存在── 验证密码是否正确│ │ └─ 不存在── 提示用户用户名不存在│ └─ 验证通过── 登录成功```通过这个流程图，我们可以清晰地看到登录功能测试的步骤和决策点，测试人员可以按照这个流程图执行相应的测试。
三、决策树与流程图的应用决策树和流程图设计对于软件测试具有重要的作用，它们可以帮助测试人员全面而系统地进行测试。
实验八 关联和决策树
云南大学软件学院实验报告课程：大数据分析及应用任课教师：蔡莉实验指导教师（签名）：学号：20131120233 姓名：王依专业：软件工程日期：2015.12.10 成绩：实验八关联和决策树一、实验目的1．理解关联分析和决策树的相关知识；2．掌握使用Modeler进行关联分析的基本过程；3．掌握利用关联分析的数据建立一个决策树的过程。
二、实验内容及步骤（一）使用 Modeler 进行关联分析实验内容：对实验文件BASKETS1进行分析，掌握购买数据之间的关联情况。
实验步骤：1.打开并查看数据文件。
利用“可变文件”节点将“BASKETS1n”添加节点中。
然后使用“输出”选项卡下的“表”查看数据，如图1所示。
这里的数据是某商场中的购买记录，共18个字段，1000条记录，在后面的列中，值“T”表示已购买该商品，值“F”表示没有购买该商品。
图12.确定关联分析字段。
在这里中，需要对购买商品之间进行关联分析，即确定客户购买商品之间是否存在关联性，也就是说客户在购买一种商品时，购买另一种商品的概率是多少。
所以，在这里，将选择记录中能够体现是否购买某商品的字段进行关联分析，其中有fruitveg，freshmeat，dairy，cannedveg，cannedmeat，frozenmeal，beer，wine，softdrink，fish，confectionery，共11个字段。
3.读入分析字段的类型。
在工作区生成“类型”节点，并双击编辑，将上一步骤选出的11个字段的角色设定为“两者”，如图2。
图24.添加模型节点。
分别在“类型”之后添加“Apriori”模型节点和“Crama”模型节点，如图3所示。
其中，“Apriori”模型是基于“最低支持度”和“最小置信度”进行关联性分析。
图35.运行并查看“Apriori”关联模型结果。
运行“Apriori”模型的数据流，在右上侧生成数据模型，右键查看，如图4所示。
表中可以看出，客户同时购买frozenmeal、beer、cannedveg的概率很高。
决策树在软件测试用例生成中的应用
所 以选 用 少 量最 有 效 的 测 试 数 据 ， 时 做 到 尽 可 能 完 同
Байду номын сангаас
个 特定集 合 。测 试用 例 （ ｅｔ ａｅ 包括 驱动 程序 Ｔ ｓ Ｃ ｓ）
（ ｅｔ ｒ ｅ）桩 程 序 （ ｅｔ ｔｂ 、 试 数 据 （ ｅｔ ａ Ｔ ｓＤ ｉｒ、 ｖ Ｔ ｓ Ｓｕ ） 测 ＴｓＤ—
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｆｗａ ｅ ｔ ｓｉ ｇ， ｈ ｅ ｅ ａ ｉｎ ｏ ｅ ｔｎ ａ ａ ｉ ｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ｔ ｐ ｉ ｈ ｈａ ｒ ａ ｆｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ａ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｆｗａ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｓ ｔ ｒ ｅ ｔ ｏ ｎ ｔ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｆｔｓ ｉｇ ｄ ｔ ｓ ｎ ｆｔ ｅ ｋ ｙ ｓｅ ｓｗｈ ｃ ｓｇ ｅ ｔｅ ｆｃ ｈ ｕ ｏ ｔ ｆｓ ｔ ｒ ｏ ｏ ｏ ｏ
输 人数 据 （ 测试 用 例 ） 驱 动 被 测 程 序 ， 察 程 序 的 执 来 观 行 结果 ， 证该 结果 与 期 望 结 果 是 否 一致 ， 后 做 相 应 验 然
效的测 试用例［ 。而数据挖掘 中的决策树算 法就是一 种极其有效 的数据分类技 术， 且树 结构形式 的划分 并
ｉ ｏ ｔ ｔｍｅ ｈ ｄ ｉ ａ ａ ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ．Ｏｎ ｒ ｓａ ｃ ｆ ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｕ ｃ ｉｎ ｌｔｓ ａ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ．ａ ｎ ｗ ｅ ｔｃ ｓ ｅ ｅ ａ ｉｎ ｍｐ ｒ ａ ｔ ｏ ｎ ｄ ｔ ｌｓ ｉｉ ｉ ｎ ａｏ ｅ ｅ ￣ ｈ ｏ ｈ ｘ ｓ ｎ ｆ ｎ ｔ ａ ｅ ｔｃ ｓ ｅ ｅ ａ ｉ ｔ ｏ ｓ ｅ ｔ ｓ ａ ｃ ｇ ｎ ｒ ｔ ｔｇ ｏ ｏ ｏ
决策树
预修剪技术
预修剪的最直接的方法是事先指定决策树生长的最 大深度, 使决策树不能得到充分生长。 目前, 许多数据挖掘软件中都采用了这种解决方案, 设置了接受相应参数值的接口。但这种方法要求 用户对数据项的取值分布有较为清晰的把握, 并且 需对各种参数值进行反复尝试, 否则便无法给出一 个较为合理的最大树深度值。如果树深度过浅, 则 会过于限制决策树的生长, 使决策树的代表性过于 一般, 同样也无法实现对新数据的准确分类或预测。
决策树的修剪
决策树学习的常见问题（3）
处理缺少属性值的训练样例 处理不同代价的属性
决策树的优点
可以生成可以理解的规则； 计算量相对来说不是很大； 可以处理连续和离散字段； 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要
C4.5 对ID3 的另一大改进就是解决了训练数据中连续属性的处 理问题。而ID3算法能处理的对象属性只能是具有离散值的 数据。 C4．5中对连续属性的处理采用了一种二值离散的方法，具体 来说就是对某个连续属性A，找到一个最佳阈值T，根据A 的取值与阈值的比较结果，建立两个分支A<=T (左枝)和 A>=T (右枝)，T为分割点。从而用一个二值离散属性A (只 有两种取值A<=T、A>=T)替代A，将问题又归为离散属性的 处理。这一方法既可以解决连续属性问题，又可以找到最 佳分割点，同时就解决了人工试验寻找最佳阈值的问题。
简介
决策树算法是建立在信息论的基础之上的 是应用最广的归纳推理算法之一 一种逼近离散值目标函数的方法 对噪声数据有很好的健壮性且能学习析取(命题 逻辑公式)表达式
信息系统
决策树把客观世界或对象世界抽象为一个 信息系统(Information System)，也称属性--------值系统。 一个信息系统S是一个四元组： S=(U, A, V, f)
软件项目管理_复习整理
软件项目管理考试要点整理考点一：生存期模型（生存期模型有几个，每一个的特点和适用情况，题目会给出一个项目例子，要求分析项目是属于哪种模型，为什么？）瀑布模型特点简单、易用、直观开发进程比较严格，一个进程顺着一个进程进行模型中没有反馈过程模型执行过程中需要严格控制允许基线和配置早期接受控制一个新的项目不适合瀑布模型，除非在项目的后期用户直到项目结束才能看到产品的质量，用户不是渐渐地熟悉系统不允许变更或者限制变更适合情况在项目开始前，项目的需求已经被很好地理解，也很明确，而且项目经理很熟为实现这一模型所需要的过程，同时解决方案在项目开始前也很明确，很多的短期项目可以采用瀑布模型V模型特点简单易用，只要按照规定的步骤一步一步执行即可V模型强调测试过程与开发过程的对应性和并行性，适合情况项目的需求在项目开始前很明确，解决方案在项目开始前也很明确，项目对系统的性能安全很严格原型模型特点需求定义之前，需要快速构建一个原型系统用户根据快速构建的原型系统的优缺点，给开发人员提出反馈意见根据反馈意见修改软件需求规格，以便系统可以更正确地反映用户的需求可以减少项目的各种假设以与风险等适合情况当项目的需求在项目开始前不明确，或者需要减少项目的不确定性的时候，可以采用原型方法增量式模型特点可以避免一次性投资太多带来的风险，将主要的功能或者风险大的功能首先实现，然后逐步完善，保证投入的有效性可以更快地开发出可以操作的系统可以减少开发过程中用户需求的变更一些增量可能需要重新开发（如果早期开发的需求不稳定或者不完整）适合情况项目开始时，明确了大部分的需求，但是需求可能会发生变化的项目对于市场和用户把握不是很准，需要逐步了解的项目对于有庞大和复杂功能的系统进行功能螺旋式模型特点表现为瀑布模型的多次迭代可以将每个阶段进行更细的划分可以进行灵活设计通过风险管理进行驱动用户可以更早看到产品用户可以不断对产品进行评估用户可以与开发人员进行精密的合作项目的投资不用一次性投入可以给开发人员更多的反馈信息适合情况项目中风险是主要的制约因素项目中的不确定因素和风险限制了项目的进度用户对自己的需求不是很明确需要对一些基本的概念进行验证可能发生一些重大的变更项目规模很大项目中采用了新技术渐近式阶段模型特点：阶段式提交一个可运行的产品关键的功能更早出现早期预警问题，避免软件缺陷不知不觉的增长减少报告负担阶段性完成可以降低估计失误阶段性完成均衡了弹性与效率适合情况：可以适合任何规模的项目，主要是中型或大型项目希望随时看到未来的项目考点二：关键路径法（计算题必考，参照课堂实例）课堂实例作为项目经理，你需要给一个软件项目做计划安排，经过任务分解后得到任务A，B，C，D，E，F，G，假设各个任务之间没有滞后和超前，下图是这个项目的PDM网络图。
软件测试中的数据收集与处理技术
软件测试中的数据收集与处理技术在软件测试过程中，数据收集与处理技术起着重要的作用。
通过收集和处理相关数据，测试人员可以更好地理解软件系统的性能、可靠性和效果。
本文将介绍一些常见的数据收集与处理技术，以帮助测试人员更好地完成测试任务。
我们将介绍一些常用的数据收集技术。
一种常见的方法是日志记录。
测试人员可以在软件系统中插入日志语句，记录系统运行期间的关键信息。
日志文件可以包含各种有用的数据，如错误信息、异常情况和系统状态。
通过分析这些日志，测试人员可以识别问题所在并定位错误。
另一种常见的数据收集技术是性能测试。
性能测试旨在评估软件系统在特定负载下的性能表现。
测试人员可以利用性能测试工具模拟用户活动，并记录系统的响应时间、吞吐量和资源利用率等数据。
通过分析这些数据，测试人员可以评估系统的性能瓶颈，并提出性能优化建议。
数据收集的另一个重要方面是用户反馈。
测试人员可以通过用户调查、用户访谈或用户反馈工具收集用户对软件系统的评价和意见。
这些数据可以帮助测试人员了解用户需求和期望，并做出相应的改进。
一旦数据被收集，测试人员需要进行有效的数据处理，以便更好地指导测试工作。
下面是一些常见的数据处理技术。
测试人员可以利用统计分析方法对数据进行分析。
例如，测试人员可以计算系统的平均响应时间、标准差和百分位数等统计指标，以了解系统的性能表现。
测试人员还可以通过绘制直方图、散点图或折线图等图表，直观地展示数据分布和趋势。
测试人员还可以利用数据挖掘技术发现潜在的模式和规律。
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏关系和模式的技术。
测试人员可以使用数据挖掘算法，如聚类、分类和关联规则挖掘，以帮助发现系统中的问题和异常。
除了统计分析和数据挖掘，测试人员还可以利用可视化技术进行数据处理。
可视化可以将抽象的数据转化为可视化形式，使测试人员更容易理解和分析数据。
例如，测试人员可以使用图表、图像或热力图将数据可视化，以帮助发现数据之间的模式和关联。
数据仓库与数据挖掘考试习题汇总 3
1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类:联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程,其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库.8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储.9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看,数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库,增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低,回答查询的种类越多.5、使用星型模式可以从一定程度上提高查询效率。
实验二-决策树实验-实验报告
决策树实验一、实验原理决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。
数的最顶层结点是根结点。
一棵典型的决策树如图1所示。
它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。
内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。
为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。
决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。
图1ID3算法：■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。
一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。
■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。
■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。
信息增益基于信息论中熵的概念。
ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。
该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。
二、算法伪代码算法Decision_Tree(data,AttributeName)输入由离散值属性描述的训练样本集data;候选属性集合AttributeName。
输出一棵决策树。
（1）创建节点N；（2）If samples 都在同一类C中then（3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute;（7）以test_attribute 标记节点N；（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；（10令S v为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If S v为空then（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。
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软件测试中的决策分析与决策树在软件开发过程中，软件测试是保证软件质量的重要环节。
决策分
析是软件测试中常用的一种方法，而决策树是决策分析的一种工具。
本文将探讨软件测试中的决策分析与决策树的应用。
一、决策分析在软件测试中的作用
1. 提高测试效率：根据决策分析的结果，可以得出哪些测试用例是
最关键的，从而优先进行测试，提高测试效率。
2. 确定测试范围：通过决策分析，可以确定需要覆盖的功能模块和
测试用例，避免浪费资源在不必要的测试上。
3. 优化测试策略：决策分析可以指导测试人员选择合适的测试技术、工具和方法，以提高测试效果。
二、决策树在软件测试中的应用
决策树是一种基于树形结构的决策模型，适用于处理多变量、多分
支的决策问题。
在软件测试中，决策树可以用于以下方面：
1. 测试用例设计：决策树可以帮助测试人员设计测试用例，根据不
同的条件和结果生成测试用例集合。
2. 缺陷分类：决策树可以根据已有的测试数据和缺陷信息，对新的
缺陷进行分类，帮助测试人员快速定位和解决问题。
3. 测试优先级确定：通过构建决策树，可以确定哪些测试用例是最
关键的，从而优先进行测试，提高测试效率。
三、决策分析与决策树的实际案例
以某电商平台的用户登录功能测试为例，假设测试人员需要根据不同的条件，设计测试用例集合。
首先，测试人员需要确定用户登录功能的各种条件，如用户名、密码、验证码等。
然后，根据这些条件构建决策树，并生成相应的测试用例。
例如，如果验证码输入错误，产生的测试用例是输入错误的验证码后无法登录。
在这个案例中，通过决策分析和决策树，测试人员可以快速设计出全面有效的测试用例，提高测试效率。
四、决策分析与决策树的优势和局限性
决策分析与决策树在软件测试中具有以下优势：
1. 直观易懂：决策树以树形结构表达决策过程，直观易懂，便于测试人员理解和使用。
2. 可视化：决策树的结果可以可视化展示，便于测试人员进行分析和决策。
3. 灵活性：决策树可以根据具体情况进行调整和优化，适应不同的测试需求。
然而，决策分析与决策树在软件测试中也存在一些局限性：
1. 数据需求：构建决策树需要大量的测试数据和相应的决策过程，这对于某些项目来说可能比较困难。
2. 过拟合问题：决策树容易过拟合，即对训练数据拟合得很好，但
在新的数据上效果不佳。
3. 维护成本：决策树需要不断调整和维护，随着系统的改动和演化，决策树可能需要重新构建。
五、结论
在软件测试中，决策分析与决策树是一种有效的方法和工具。
它们
可以帮助测试人员提高测试效率、确定测试范围和优化测试策略。
然而，决策分析与决策树也有其局限性，需要在实际应用中谨慎使用。
综上所述，决策分析与决策树在软件测试中的应用是有益的，可以
提高测试效率和质量，对于软件开发中的决策问题有一定的指导作用。
然而，测试人员在应用决策分析与决策树时，需要根据具体情况综合
考虑，并注意其局限性。
只有合理利用决策分析与决策树，才能更好
地进行软件测试。