[发明专利]一种用于数据分析的方法、系统和介质

说明书

本发明提供一种用于数据分析方法、系统和介质。所述方法包括：步骤S1、获取用于测试软件项目的需求数据和用例数据；步骤S2、对所述需求数据和所述用例数据执行数据分析，并生成分析报告；步骤S3、基于所述分析报告和外部数据对所述软件项目执行综合解析；以及步骤S4、对所述综合解析生成的结果进行可视化。所述方法能够实现各类测试数据的自动采集，并能够通过分析获取分析过程中的缺陷数据，从而提高软件项目测试的准确度。

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，尤其是涉及一种用于数据分析的方法、系统和介质。

背景技术

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人与人之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”，其价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。大数据与传统数据相比，其主要特点可以概括为：数据量大、数据类型复杂、数据价值高。基于数据预处理技术的测试大数据的采集和分析主要特点是，通过数据清理、数据集成、数据规约、数据变换等方法实现对软件全生命周期测试过程中的数据采集、分析和处理，并向测试人员提供多维度的数据分析、图表展示，从而为预测项目趋势提供数据支撑。

目前，传统的数据采集方法一般都是由人工来完成。首先，记录测试过程中各类型数据，然后再人工输入到管理系统中，在数据采集过程中需要投入大量的人力资源；同时在大量测试数据录入的情况下，难以保证测试数据完整、无误地录入，一旦出现数据录入错误，很难发现，从而导致所有已录入的测试数据无效。然而，海量数据下，一次错误的录入，需要耗费大量的时间来纠错，或重新进行录入。

测试大数据采集和分析的关键是，如何在软件的全生命周期测试过程中系统自动监控采集测试过程中所有产生的相关数据，例如，所述其中包括测试需求数据、测试用例数据、测试项目、测试工具调用信息、测试时间、测试执行人、测试报告、测试发现的缺陷等；以及如何实现支持外部结构化、非结构化的测试数据信息通过数据预处理将数据进行过滤、规约等操作来获取关键词数据从而进行导入。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于数据分析的方案，以解决现有技术中存在的上述技术问题。

本发明第一方面提供了一种用于数据分析方法，所述方法包括：步骤S1、获取用于测试软件项目的需求数据和用例数据；步骤S2、对所述需求数据和所述用例数据执行数据分析，并生成分析报告；步骤S3、基于所述分析报告和外部数据对所述软件项目执行综合解析；以及步骤S4、对所述综合解析生成的结果进行可视化。

根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S1，基于用户输入或测试平台的配置来获取所述需求数据和所述用例数据。

根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S2，所述分析报告包括所述用例数据的执行记录以及在分析过程中提取处的缺陷数据。

根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S3，通过以下方式之一获取所述外部数据：

调用SQL命令将所述外部数据库中的用于测试所述软件项目的所述外部数据；或者利用ASPOSE对外部数据库中的数据进行解析，以提取用于测试所述软件项目的所述外部数据。

本发明第二方面提供了一种用于数据分析的系统，所述系统包括：获取单元，被配置为，获取用于测试软件项目的需求数据和用例数据；分析单元，被配置为，对所述需求数据和所述用例数据执行数据分析，并生成分析报告；综合解析单元，被配置为，基于所述分析报告和外部数据对所述软件项目执行综合解析；以及可视化单元，被配置为，对所述综合解析生成的结果进行可视化。

根据本发明第二方面提供的系统，所述获取单元进一步被配置为，基于用户输入或测试平台的配置来获取所述需求数据和所述用例数据。

根据本发明第二方面提供的系统，所述分析单元生成的所述分析报告包括所述用例数据的执行记录以及在分析过程中提取处的缺陷数据。