⑤ 缺陷报告编写及提交：测试人员将发现的缺陷编写成正式的缺陷报告，提交给开发人员进行缺陷的确认和修复。⑥软件质量分析：在测试完成后，测试人员需要根据测试结果来分析软件质量，包括缺陷率、缺陷分布、缺陷修复趋势等。
测试数据类型 测试数据种类要丰富，例如本次改造涉及已到期临时户的情况，那么未到期临时户、已到期基本户、已到期一般户、已到期专用户、注册验资户、已到期账户等等都要进行验证。
测试工作需要贯穿整个软件开发生命周期。完整的软件测试工作包括单元测试、集成测试、确认测试和系统测试工作。单元测试工作主要在编码阶段完成，由开发人员和软件测试工程师共同完成，其主要依据是详细测试。
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提交测试报告。在测试完成后，测试人员需要根据测试结果对发现的问题和缺陷进行分析，包括缺陷率、缺陷分布、缺陷修复趋势等。给出软件各种质量特性包括有功能性、可靠性、易用性、安全性、时间与资源特性等的具体度量。
软件测试的工作内容通过技术测试出开发出来的软件存在的bug，也就是找出软件的缺陷和不足。找出问题后，需要用行业专业术语，把这些问题整理成规范的问题报告，将问题详细、专业的呈现给软件开发人员。
软件测试相关免费下载 链接：https：//pan.baidu.com/s/11er7Ubhds9TNmNH8674-gQ 提取码：ipyx 软件测试（英语：Software Testing），描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。
测试人员主要工作就是做ST测试和回归测试，ST测试以功能测试为主，主要是测试人员手工对系统功能进行测试验证。除功能测试以外，还有性能测试，安全测试，兼容性测试等等各种测试。
除了要测试软件的不足，还要分析软件质量的好坏，需要根据测试的结果来分析，计算出软件的缺陷率和缺陷分布的情况，以及提出对软件修复的趋势等。
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大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据是什么？大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。
测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。在大数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。
大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点：大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
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数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。
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前辈们发表的各类知识应有尽有，我们一个人用一辈子的生命也看不完，道不尽。更何况走马观花的看一遍，过去之后更是过眼云烟。面对如此复杂的知识面，我们一定要学会取舍，针对自己想提升的一个领域来展开阅读。
从一开始的java基础，到现在学习的Hadoop技术，从一开始对大数据的陌生，到现在有了一定的项目开发经验，两个月的时间，大数据培训带给自己的不仅仅是知识层面的提升，还有项目经验的实践分享都让我成长了很多。
明确大数据项目的目标 大数据项目并不只是收集资料和信息，最重要的是从这些海量的数据信息中获取对企业有价值的东西。
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