XXX企业大数据测试用例及报告
大数据分析应用实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今时代的一个重要特征。
大数据分析作为信息技术的一个重要分支，通过处理和分析海量数据，为各行各业提供了强大的决策支持。
本报告将针对大数据分析在某一具体领域的应用实践进行详细阐述，旨在探讨大数据分析在实际工作中的价值和应用前景。
二、项目背景（以金融行业为例）近年来，金融行业在业务发展过程中积累了大量的客户数据、交易数据、市场数据等，这些数据蕴含着丰富的价值。
然而，如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，为金融机构提供决策支持，成为了一个亟待解决的问题。
为此，我们选择金融行业作为大数据分析应用实践的对象，旨在通过大数据分析技术，提升金融机构的风险控制能力、精准营销能力和业务决策能力。
三、项目目标1. 提高金融机构的风险控制能力，降低不良贷款率。
2. 优化客户细分，实现精准营销，提高营销转化率。
3. 提升业务决策水平，为金融机构提供科学合理的决策依据。
四、技术方案1. 数据采集与存储：采用Hadoop、Spark等分布式计算框架，实现海量数据的采集、存储和预处理。
2. 数据挖掘与分析：运用机器学习、深度学习等算法，对海量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息。
3. 可视化展示：利用ECharts、Tableau等可视化工具，将分析结果以图表、报表等形式直观展示。
五、项目实施1. 数据采集与存储（1）收集金融机构的客户数据、交易数据、市场数据等，构建数据仓库。
（2）采用Hadoop、Spark等分布式计算框架，实现海量数据的存储和预处理。
2. 数据挖掘与分析（1）运用机器学习、深度学习等算法，对客户数据进行细分，识别潜在风险客户。
（2）分析交易数据，挖掘客户行为特征，为精准营销提供依据。
（3）分析市场数据，预测市场趋势，为业务决策提供参考。
3. 可视化展示（1）利用ECharts、Tableau等可视化工具，将分析结果以图表、报表等形式展示。
（2）为金融机构提供实时监控平台，实现数据可视化。
数据报表测试案例
数据报表测试案例一、测试目标。
确保销售数据报表准确无误地展示了公司的销售情况，包括各个产品的销售额、销售量、利润等关键信息，以便管理层能基于正确数据做出决策。
二、测试环境。
测试在公司内部的测试服务器上进行，使用的是最新版本的报表生成工具，测试数据是从公司真实销售数据库中抽取的一个月（[具体月份]）的数据样本。
三、测试用例。
1. 数据完整性测试。
测试点：检查报表是否包含了所有产品的销售数据。
操作步骤：打开销售数据报表。
与产品列表进行比对，确保每个产品都有对应的销售记录。
预期结果：报表中不应有产品遗漏，所有在公司销售的产品都应在报表中有销售额、销售量等相关数据显示。
实际结果（示例）：发现有一个新推出的小产品“超酷小挂件”没有出现在报表中。
这就像拼图少了一块，可不行呢！2. 数据准确性测试销售额。
测试点：验证每个产品的销售额计算是否正确。
操作步骤：对于每个产品，获取其单价（从产品价格表中）和销售量（从报表中）。
按照公式“销售额 = 单价×销售量”手动计算每个产品的销售额。
将手动计算结果与报表中的销售额数据进行比对。
预期结果：手动计算的销售额与报表中显示的销售额应完全一致。
实际结果（示例）：产品“时尚T恤”，单价是50元，报表显示销售量是100件，按照公式应该是5000元销售额，但报表上显示的是4500元。
这就像是去买东西，算错账了一样，可不能让公司在钱的事情上犯迷糊呀！3. 数据准确性测试销售量。
测试点：检查销售量数据是否与销售记录相匹配。
操作步骤：从销售记录数据库中查询每个产品的实际销售订单数量总和。
将这个总和与报表中的销售量数据进行对比。
预期结果：两者应相等。
实际结果（示例）：“精美笔记本”在数据库中的销售订单总共是80本，但报表里显示销售量是70本。
这销售量怎么像个调皮的小孩，偷偷少了一些呢？4. 数据排序测试。
测试点：验证报表是否按照销售额从高到低对产品进行排序。
操作步骤：查看报表中的产品列表及其对应的销售额。
Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
select fmc.client_no, acct.base_acct_no, trans.tran_amt, trans.tran_date, acct.internal_key
Hive表数据导出
测试步骤：
1.Hive创建一张与待导出表完全相同的数据表export，并设置对应的数据格式(例如使用‘|’作为分隔符)
2.HiveETL将数据导入到export表中
3.使用“hdfs dfs -get”从HDFS中导出数据
Snappy+Parquet
=> txt
导出txt
到本地磁盘
导出数据
行数
导出数据
文件大小
“Groupby” SQL
13.31s
11s
18336384
837MB
“Join” SQL
38.38s
25s
57152010
3.3GB
HBase表数据导出
测试步骤：
1.Hive中创建一张数据表，映射到HBase
2.Hive中创建一张与HBase映射表完全一致的数据表export，并设置对应的数据格式(例如使用‘|’作为分隔符)
select his.tran_date, his.branch, his.tran_type, sum(his.tran_amt), count(*), count(distinct his.base_acct_no), his.cr_dr_maint_ind, y
from
sym_rb_tran_hist his
企业测试总结报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述报告名称：企业测试总结报告报告时间：20xx年xx月xx日至20xx年xx月xx日报告范围：企业内部所有测试项目报告目的：总结测试过程中的经验教训，提升测试质量，为后续项目提供参考。
二、企业测试工作概述1. 测试项目概况本报告期内，企业共开展了xx个测试项目，涉及产品线包括：xx、xx、xx等。
测试项目类型包括：功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等。
2. 测试团队组成测试团队由xx名测试工程师组成，其中：高级测试工程师xx名，中级测试工程师xx名，初级测试工程师xx名。
3. 测试工具及环境测试工具：xx测试管理工具、xx自动化测试工具、xx性能测试工具等。
测试环境：本地测试环境、云测试环境、远程测试环境等。
三、测试过程及成果1. 测试计划与执行（1）制定测试计划：根据项目需求，制定详细的测试计划，明确测试目标、测试范围、测试方法、测试时间等。
（2）执行测试计划：严格按照测试计划执行，确保测试过程有序进行。
2. 测试成果（1）功能测试：共发现功能缺陷xx个，其中：严重缺陷xx个，一般缺陷xx个，建议改进xx个。
（2）性能测试：通过性能测试，发现系统在高并发、大数据量等场景下存在性能瓶颈，已提交优化方案。
（3）安全测试：发现安全漏洞xx个，已提交修复方案。
（4）兼容性测试：验证产品在xx个操作系统、xx个浏览器、xx个移动设备上的兼容性，发现问题已提交修复。
3. 测试改进措施（1）加强测试用例设计，提高测试覆盖率。
（2）优化测试环境，提高测试效率。
（3）加强测试团队培训，提升测试技能。
（4）引入自动化测试工具，提高测试自动化水平。
四、经验教训1. 测试用例设计方面（1）部分测试用例不够全面，导致部分缺陷未被发现。
（2）测试用例编写不规范，影响测试执行效率。
2. 测试执行方面（1）测试人员对测试计划理解不透彻，导致测试执行不到位。
（2）部分测试人员对测试工具使用不熟练，影响测试效率。
大数据分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。
大数据分析作为一种新兴的技术手段，通过对海量数据的挖掘和分析，为企业、政府和研究机构提供了决策支持。
本实验旨在通过实际操作，掌握大数据分析的基本流程和方法，提高对大数据技术的理解和应用能力。
二、实验目的1. 熟悉大数据分析的基本流程。
2. 掌握常用的数据预处理方法。
3. 熟悉大数据分析工具的使用。
4. 能够对实际数据进行有效的分析和解读。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 编程语言：Python 3.74. 大数据分析工具：Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn5. 云计算平台：阿里云四、实验内容（一）数据采集本实验选取某电商平台的用户购买数据作为分析对象，数据包含用户ID、购买时间、商品ID、商品类别、购买金额等字段。
（二）数据预处理1. 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据。
2. 数据转换：将时间戳转换为日期格式，对金额进行归一化处理。
3. 特征工程：提取用户购买行为特征，如购买频率、购买金额等。
（三）数据分析1. 用户画像：分析用户购买偏好、购买频率等特征。
2. 商品分析：分析商品销量、商品类别分布等特征。
3. 购买行为分析：分析用户购买时间分布、购买金额分布等特征。
（四）实验结果与分析1. 用户画像分析根据用户购买数据，我们可以得出以下结论：（1）年轻用户购买频率较高，偏好时尚、电子产品等商品。
（2）中年用户购买金额较高，偏好家居、家电等商品。
（3）老年用户购买频率较低，偏好健康、养生等商品。
2. 商品分析根据商品购买数据，我们可以得出以下结论：（1）电子产品销量最高，其次是家居、家电等商品。
（2）商品类别分布较为均匀，但电子产品、家居、家电等类别占比相对较高。
3. 购买行为分析根据购买时间、购买金额等数据，我们可以得出以下结论：（1）用户购买时间主要集中在上午10点到下午6点。
大数据分析报告范文
大数据分析报告范文1. 引言本报告旨在通过对某公司的大数据进行分析，揭示公司在市场竞争中的优势和劣势，为公司制定战略决策提供参考。
通过对大数据的挖掘和分析，我们可以发现潜在的市场机会和潜在的竞争风险，帮助公司提升综合竞争力。
2. 数据收集和清洗我们从公司内部系统和外部数据源收集了大量的数据。
其中包括客户数据、销售数据、供应链数据、市场数据等。
为了确保数据的准确性和完整性，我们对原始数据进行了清洗和预处理。
具体步骤包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
清洗后的数据用于后续的分析和建模。
3. 数据分析3.1 客户分析通过对客户数据的分析，我们可以更好地了解客户的特征和行为，为公司客户管理提供参考。
我们按照客户的地域、行业、规模等因素进行了分类，并对不同类型的客户进行了比较。
通过分析客户的购买行为和偏好，我们可以了解哪些产品受欢迎，以及如何与客户建立更好的关系。
3.2 销售分析销售数据是公司核心业务数据之一，通过对销售数据的分析，我们可以了解产品销售的情况和趋势。
我们对销售额、销售量、销售渠道等进行了分析，并对产品的销售额进行了排名。
通过对不同产品的销售额和利润进行比较，我们可以了解产品的盈利能力。
3.3 供应链分析供应链是公司生产和销售过程中的关键环节，通过对供应链数据的分析，我们可以发现潜在的问题和改进的空间。
我们对供应商的交货时间、质量问题、库存周转率等进行了分析，并提出了一些建议来优化供应链管理。
3.4 市场分析市场数据是评估公司竞争力和市场机会的重要依据，通过对市场数据的分析，我们可以了解市场的规模、增长率、竞争格局等。
我们对市场份额、市场增长率、市场渗透率等进行了分析，并对竞争对手进行了比较。
通过对市场趋势和竞争力的分析，我们可以帮助公司制定市场营销策略。
4. 结果与建议通过对大数据的分析，我们得出了以下结论和建议：•公司在某地区的市场份额较大，应继续加大在该地区的市场拓展力度。
•产品A的销售额和利润率较高，公司可以加大对产品A的生产和推广力度。
基于云计算的企业大数据分析实验报告
基于云计算的企业大数据分析实验报告一、引言在当今数字化时代，企业面临着海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化业务流程和提升竞争力，成为了企业关注的焦点。
云计算技术的出现为企业处理大数据提供了强大的支持，使企业能够更高效、灵活地进行数据分析。
本实验旨在探讨基于云计算的企业大数据分析的可行性和优势，并对实验过程和结果进行详细的记录和分析。
二、实验目的本实验的主要目的是：1、了解云计算平台的基本架构和服务模式，熟悉其在大数据处理方面的应用。
2、掌握利用云计算平台进行企业大数据采集、存储、处理和分析的方法和技术。
3、对比传统数据分析方法与基于云计算的大数据分析方法的性能和效果，评估云计算在企业大数据分析中的优势和局限性。
4、通过实际案例，验证基于云计算的大数据分析在企业决策支持、业务优化等方面的应用价值。
三、实验环境1、云计算平台：选择了主流的云计算服务提供商_____的云平台，包括计算实例、存储服务、数据仓库等资源。
2、数据分析工具：使用了_____数据分析工具，如_____、＿____等。
3、数据集：选取了企业内部的销售数据、客户数据、市场数据等作为实验数据集，数据量约为_____GB。
四、实验步骤1、数据采集通过企业内部的业务系统和数据库，将相关数据导出到本地。
利用云计算平台提供的数据迁移工具，将本地数据上传到云存储中。
2、数据存储在云计算平台上创建数据仓库，对上传的数据进行分类和整理。
根据数据的特点和访问频率，选择合适的存储类型，如对象存储、块存储等。
3、数据处理使用云计算平台提供的计算资源，如虚拟服务器、容器等，对数据进行清洗、转换和预处理。
运用并行计算和分布式处理技术，提高数据处理的效率和速度。
4、数据分析运用数据分析工具，对处理后的数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等操作。
建立数据模型，预测市场趋势、客户需求等，为企业决策提供支持。
5、结果可视化将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，方便企业管理人员直观地了解数据洞察。
企业大数据案例分析(公司大数据、集团大数据)
企业大数据案例分析目录1中国联通大数据平台 (4)1.1项目概述 (4)1.2项目实施情况 (5)1.3项目成果 (10)1.4项目意义 (11)2恒丰银行大数据平台 (12)2.1项目概述 (12)2.2项目实施情况 (15)2.3项目成果 (21)2.4项目意义 (21)3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (24)3.1项目概述 (24)3.2项目实施情况 (24)3.3项目成果 (28)3.4项目意义 (28)4案例总结 (30)1中国联通大数据平台联通XX公司公司按照工信部的的要求（见《工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会关于开展基础电信企业网络与信息安全责任考核有关工作的指导意见》和《工业和信息化部办公厅关于印发<2013年省级基础电信企业网络与信息安全工作考核要点与评分标准>的通知》），于2013年启动IDC/ISP日志留存系统的建设，其中XX 公司侧的集中留存系统软件由联通研究院负责开发。
为了满足海量数据条件下的处理效率的要求，XX公司侧集中留存系统软件除研究院自主开发外，基于Hadoop的数据存储部分计划进行外包，通过软件技术服务，来进行系统优化和维护支撑。
1.1项目概述目前，联通XX公司公司全国IDC出口的访问日志预计两个月产生的数据量约20 PB至30PB，每秒写入大概6千万至7千万条数据，在如此巨大的数据量下，原有Ter adata和Oracle已经不能满足快速读写的性能要求了。
同时为了实现快速检索以及分析处理的性能要求，需要引入分布式大数据平台，利用分布式文件存储系统，提高数据的存储入库能力，利用Hadoop/HBase架构克服磁盘I/O瓶颈导致的数据读写延迟；基于联通IDC出口流量详单数据进行快速存储和检索以及分析处理，同样要求数据处理平台具备快速读写的高性能。
中国联通公司全国IDC日至留存项目对分布式集群的要求非常高：(1)日志数据量非常大，存储的总日志数据量将达到20PB-30PB。
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XXX企业大数据测试用例及报告目录1系统性能指标和测试结果说明 (4)1.1性能测试报告 (4)1.1.1测试目标 (4)1.1.2测试内容 (4)1.1.3测试环境 (4)1.1.4测试过程和结果 (6)1.2TPC-DS测试报告 (9)1.2.1测试目标 (9)1.2.2测试内容 (9)1.2.3测试环境 (11)1.2.4测试过程和结果 (12)1.3量收迁移验证性测试报告 (13)1.3.1测试目标 (13)1.3.2测试内容 (13)1.3.3测试环境 (14)1.3.4串行执行情况 (14)1.3.5并行执行情况 (16)1.3.6生产表数据规模 (17)1.3.7测试结果 (19)1.4某银行性能测试报告 (19)1.4.1测试目标 (19)1.4.2测试内容 (19)1.4.3测试环境 (19)1.4.4测试过程和结果 (20)2系统测试 (32)2.1系统测试方法 (32)2.2系统测试阶段 (33)2.3系统测试相关提交物 (34)1系统性能指标和测试结果说明1.1性能测试报告1.1.1测试目标运营商手机上网记录查询系统案例，以某运营商为例，日均上网记录数近10亿条，每月数据量近9TB，移动互联网用户快速增加，智能终端迅速普及、户均流量显著增长，上网记录数据将进一步猛增，每6个月，流量翻一番，如此大的数据量已经超越了传统关系型数据库可管理的容量上限，关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降。
通过本测试，验证星环科技成熟稳定的商用Hadoop平台，是否可以有效解决数据采集、加载、存储、查询、分析等问题。
1.1.2测试内容1）存储节点数和存储量验证；2）并发加载数据的效率验证；3）分别选取简单查询（短信话单查询），单表统计（某天某客户通话次数），大表关联统计（统计指定用户的上网记录）三个应用场景验证产品性能。
1.1.3测试环境软硬件环境配置如下：表9-1 服务器配置部署环境如下：表9-2 集群配置网络拓扑情况如下：图9-1 拓扑结构图1.1.4测试过程和结果1）现有HDFS集群已被占用10.5PB，3个副本，压缩率在1/3左右，因此实际HBase 表数据也已经有3.5PB左右。
目前数据存放6个月，每天导入日志数据在21TB左右，每月导入新增日志数据量为630TB，近一个月为常用热数据，数据量增长较快。
2）并发加载数据的效率Transwarp Hyperbase集群每秒平均达到1500万记录/秒，峰值时达到5000万/秒，集群导入性能没有问题。
3）支持并发查询数目：远高于100000请求/秒上网记录查询速度：不高于1秒（含用户访问查询页面的时间）场景一：短信话单查询图9-3 话单查询表场景二：某天某客户通话次数：场景三：关联统计相关测试，统计制定用户的上网记录图9-4 上网记录表1.2TPC-DS测试报告1.2.1测试目标通过国际标准测试TPC-DS测试，验证星环TDH产品符合数据仓库需要，能够满足数仓业务使用要求。
1.2.2测试内容标准事务性能管理委员会(TPC)是目前最知名的数据管理系统评测基准标准化组织。
在过去二十多年间，该机构发布了多款数据库评测基准。
TPC-DS是TPC发布的标准测试场景之一，用于验证数据库产品是否符合数据仓库的业务需要。
TPC-DS采用星型、雪花型等多维数据模式。
它包含7张事实表，17张纬度表平均每张表含有18列。
其工作负载包含99个SQL查询，覆盖SQL99和2003的核心部分以及OLAP。
这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。
可以说TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集，也是难度较大的一个测试集。
TPC-DS的这个特点跟大数据的分析挖掘应用非常类似。
Hadoop等大数据分析技术也是对海量数据进行大规模的数据分析和深度挖掘，也包含交互式联机查询和统计报表类应用，同时大数据的数据质量也较低，数据分布是真实而不均匀的。
因此TPC-DS 成为客观衡量多个不同Hadoop版本以及SQL on Hadoop技术的最佳测试集。
这个基准测试有以下几个主要特点：1）一共99个测试案例，遵循SQL99和SQL2003的语法标准，SQL案例比较复杂2）分析的数据量大，并且测试案例是在回答真实的商业问题3）测试案例中包含各种业务模型（如分析报告型，迭代式的联机分析型，数据挖掘型等）4）几乎所有的测试案例都有很高的IO负载和CPU计算需求TPC-DS标准测试集99个案例，详见本建议书附录部分《TPC-DS测试集99 query 说明》1.2.3测试环境1.2.4测试过程和结果1.3量收迁移验证性测试报告1.3.1测试目标通过选取多个量收系统典型实际应用场景测试，验证星环TDH产品能够实现量收系统各类功能应用，能够较好的满足量收系统迁移要求。
1.3.2测试内容本文档记载了较为详细的测试案例，内容包括量收系统功能各类型的技术和业务场景，包含六个方向应用。
具体分别是：1）大数据量数据加载，计算及汇总，此方向取“范围段加载ETL”。
2）高并行计算，复杂计算，大表关联，此方向取“收入宽表计算ETL”。
3）大数据量，高并发查询。
此方向取“量收日统计表查询”。
4）Cognos复杂逻辑应用。
此方向取“淡旺季报表统计”。
5）大表的update和delete类SQL计算。
此方向取“营业客户数据加载计算ETL”。
6）Oracle存储过程运算。
此方向取“报刊在Oracle中存储过程”。
1.3.3测试环境表9-5 配置ID Desc硬件配置(8台) CPU：64Intel(R)Xeon(R)********************，内存：64GMemory，硬盘：300GSAS操作系统AsianuxServer4(HiranyaSP4)平台软件transwarp-4.3.2-Final-23543-zh.el6.x86_64.tar.gz Manager:http://10.1.144.36:8180/admin/adminInceptor:http://10.1.144.53:4040/HDFS空间1065GB1.3.4串行执行情况总耗时如下：表9-6 耗时串行执行集群Workload：图9-2 性能展示图11.3.5并行执行情况并行执行总耗时如下：表9-7 耗时并行执行workload：图9-3 性能展示图21.3.6生产表数据规模表9-8 生产表1.3.7测试结果所有六个测试案例，包含存储过程案例，经过较少的脚本修改（脚本修改量小于1%），就能够直接在新的TDH环境中运行，且运行结果正确无误，验证了量收迁移到TDH的技术可行性。
1.4某银行性能测试报告1.4.1测试目标运行某银行数据分析业务，以验证星环Transwarp Data Hub平台的性能指标。
1.4.2测试内容选取某银行高并发的理财查询业务，以及相关业务场景进行测试，包括现有在DB2、DPF、以及Teradata上面的应用，进行性能比对。
1.4.3测试环境测试环境采用5台X86服务器，搭建星环Transwarp Data Hub大数据平台，进行测试。
表9-9 测试表集群部署：表9-10 集群部署1.4.4测试过程和结果数据加载与导入：将文件较为均匀的分到集群的各个机器上，编写HDFS上传脚本，同时向HDFS上传数据，通过记录上传时间和上传文件大小来计算数据并发加载的速度。
测试步骤如下：表9-11 场景1表9-12 场景2表9-12 场景3表9-13 场景4数据挖掘测试使用商户信息表(XWXS_EPOS_MCHNT_INFO)和交易流水表(XWXS_EPOS_TRANS)在RStudio上做了POS机分布建模、用户流失预警与用户聚类三个案例。
北京地区POS机分布建模根据商户信息和交易流水记录为POS机交易建模，生成POS机分布图、POS机刷卡次数热点图、POS机刷卡金额热点图。
根据上面的建模结果，可以为银行决策提供理论依据，主要意义在于：1) 关注刷卡次数多的地区，可以在相关地区增加相应ATM取款机。
2) 关注刷卡金额大的地区，可以在相关地区增加银行服务点。
3) 在刷卡次数多，金额大的地区推广信用卡，增加银行其他业务。
4) 避开消费聚集区，推广投放行银行广告，增加投放效果。
图9-4 刷卡金额密度图图9-5 刷卡次数密度图除此之外，挑选了一批在现有系统中运行时间较长或无法成功运行的业务场景用于TDH的测试。
更新售后客户产品表：表9-14 客户产品表PROC_CUSTPROCFLJRZ.sqlcase_7_1_tdh.sql统计两张交易大表一天的交易信息：表9-15 交易表HARDOOP_TEST.txtcase_7_2_tdh.txt统计两张交易大表一段时间内的交易信息：表9-16 交易表case_7_2_1_tdh.sql更新金融资产月报详细信息表：表9-17 月报表case7_3_sa.sqlcase7_3_tdh.sql更新金融资产月报基础表：表9-18 基础表case7_4_sa.sql case7_4_tdh.sql2系统测试2.1系统测试方法本方案对系统建设过程中及最终的交付过程设计了详细的测试目标，并针对这些目标提供了多种不同的测试方法：1)业务/需求驱动测试：从用户的实际业务需求出发，分析业务目标、业务流程、用户角色、业务规则、业务数据、业务发展等测试对象，针对这些对象确定测试范围、测试方法和策略。
测试是否充分，也是从业务流程和数据来衡量。
软件系统能否充分满足业务需求，是业务/需求驱动测试最关切的问题，基于需求的验证方法、基于用户场景的测试方法。
2)产品质量风险驱动测试：根据产品质量模型：内部质量-->外部质量--> 使用质量来进行测试，强调全生命周期消除产品质量风险，从代码评审、代码复杂度度量等工作开始，对内部质量进行评估以暴露质量风险，然后逐步扩展到系统外部质量、用户使用质量的评估，持续揭示、反馈产品质量主要风险。
3)功能驱动测试：就是从系统功能特性出发，根据软件功能规格设计说明书，针对每个功能进行验证，确定功能运行是否正常，是否和设计保持一致。
一般会将功能进行分解，分为子功能、子功能的子功能，形成功能点列表，针对功能点进行测试用例设计和执行。
4)结构驱动测试：基本类似于：结构化测试、白盒测试。
从程序结构来驱动测试，进行程序结构分析，逐步覆盖程序的各个部分及其关联关系，如基于组件测试、基于接口测试或基于API进行测试；从代码结构进行测试，包括代码行覆盖、分支覆盖、基本路径覆盖等。
结构驱动测试的充分性度量会更客观性，特别是基于代码覆盖率分析，本项目采用相关工具进行则自动化测试。