测试提升

1.基本技术能力：例如编码，系统设计，系统分析。编码能力不仅仅是白盒测试的能力，会做接口测试，会写自动化脚本不代表技术能力就好，而是要把测试的代码写的像一个系统那样的健壮，那样富有设计色彩才可以。

2.自动化测试价值最大化：这里不是自动化测试，很多测试写自动化测试完全是为了业绩，而没有真正在实际工作中用到，或者说为公司带来多大的价值，相反还投入了巨多的时间成本和人力成本去写和维护。

3.系统可测性：随着系统越来越复杂，越来越多的开发同学和测试同学都在说这个没有办法测，其实这完全就是系统设计的缺陷，一个系统如果最终不可测，完全是在设计阶段的缺陷，没有保证系统的可测性，所以测试同学需要有系统可测试的能力。

4.大数据测试方法：听到大数据测试，也许大家想到的是测试hadoop,其实不然。这里说的是大数据的测试方法，就是现在很多的系统很复杂，已经没有办法穷举所有的测试场景，这时候需要通过监控生产环境的真实用户的使用场景，通过真实用户的使用场景帮助我们来提升系统的质量。

测试提升

时间： 2024-09-29 04:24:57

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文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 作者 | [美]罗谢尔·肯,伊丽莎白F.邱吉尔 内容出自<数据驱动设计:A/B测试提升用户体验>一书 来源 | 大数据(ID:hzdashuju) 导读:设计师最关注的可能就是提供良好的用户体验.良好的业务指标应时时把用户考虑在内.当希望借助数据更好地了解用户时,面临的第一个问题是选择哪些用户进行数据收集. 通过高效的实验方法收集用户数据,将在用户行为多样性.相似性.差异性及设计对用户影响等方面获

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