2023年7月29日发(作者：)

⼤屏数据可视化测试-数据准确性校验什么是数据可视化： ⾸先，数据可视化就是利⽤计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显⽰出来，并进⾏交互处理的⼀种理论、⽅法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表⽰、数据处理、决策分析等⼀系列问题的综合技术。 也就是说，数据可视化其实就是将抽象的概念进⾏形象的表达，将抽象的语⾔进⾏具象图形可视的过程。⼀个好的可视化，能够带给⼈们的不仅仅是视觉上的冲击，更能够揭⽰蕴含在数据中的规律和道理。⼤屏数据可视化： 理解了数据可视化之后，⼤屏数据可视化就很容易理解了。 ⼤屏数据可视化就是以⼤屏为主要载体的数据可视化设计。⼤屏具有⾯积⼤，可展⽰信息多的特点，因此可以通过酷炫动效、⾊彩丰富的可视化设计在观感上给⼈留下震撼的印象，营造仪式感。团队也可通过关键信息⼤屏共享的⽅式进⾏讨论、决策，因此在数据分析监测中也常常使⽤到⼤屏数据可视化技术。 相⽐于普通的标准屏使⽤表格、简单图表展⽰数据的⽅式，⼤屏数据可视化需要更加⽣动有趣的将数据展现出来，从⽽使得数据更加直观，更加具有说服⼒、渲染⼒。 总结来说，⼤屏数据可视化就是通过⼤屏显⽰图表、图形等视觉元素来展现数据，从⽽帮助⼈们快速的理解数据中的含义、趋势以及相关性。 数据可视化功能⾮常强⼤，正确地运⽤则能提升企业决策效率和⼯作效率，使⽤错误则会带来曲解事实、误导决策结果的严重后果。背景：公司做的某些业务需要屏幕放映，看到 数据实时刷新 ，有的⼤屏可能存在⼆级页⾯，⽤于演⽰和展⽰趋势，⽅便分析，看到背后的问题，提升⼯作效率；测试类型：界⾯测试+功能测试（数据），我们不要求测兼容性。测试重点：数据准确性1.数据显⽰正确；2.各模块间关联数据正确；3.刷新：如⼀⼩时数据刷新⼀次。数据刷新同步：即所有数据同⼀时间刷新。 本⽂重点是数据的准确性校验，偏⽩盒测试⼀些，重点不在界⾯和功能。由于我也是刚接触数据⼤屏的测试，所以⾃⼰测了两次后⾃⼰的⼼得记录⼀下。 我们这边在数据库⾥并没有现成的数据可以和⼤屏页⾯数据直接对⽐。是由数据中⼼的开发⼈员抽取原业务表数据到数据中⼼的库⾥⽣成处理过的宽表，数据中⼼的前端再根据宽表筛选查询后展⽰到页⾯，需要校验的有两个地⽅，⼀是原业务表和抽取表，抽取数据正确与否；⼆是前端根据抽取后的表格查询出来的结果有没有查询错误。（⼀）需求业务了解 ⾸先需要跟数据中⼼的开发⼈员了解他们对⼤屏要做的需求，然后跟原业务开发⼈员了解原业务需求和规则，熟悉原业务的数据库表格，关联关系；表格有⽂档就看⽂档没有⾃⼰整理也要整理出来，要理清楚。测试⼈员必须⾮常清楚最终要得的结果是什么，业务的流程⾛势来龙去脉，才能发现哪⾥有问题。需要具备⼀定的sql编写能⼒，逻辑能⼒，根据⼤屏的展⽰需求⾃⼰在原业务表写sql查询出结果。（⼆）数据对⽐ ⾃⼰在原业务表查询了结果后，再去使⽤数据中⼼开发抽取出的表来查询相同的需求，两边查询出的结果对⽐，不⼀致的话就去找开发确认，看是他的问题还是⾃⼰的问题。不建议让开发发他的sql给你，你看他的sql来检查，很容易跟着他的思路⾛，觉得看起来没问题。因为每个⼈的思路⾓度是不⼀样的，写的sql出发点可能也不⼀样。只需要按照⾃⼰的理解写sql，查询出的哪怕是⾃⼰有问题，也可以启发到开发有更多的思考，没准他看到你的sql⾃⼰就会想到他哪⾥考虑不周了。（三）中间宽表和前端数据对⽐在抽取的表格⾥查询之后，去⼤屏页⾯看前端展⽰的数据是否与⾃⼰查询的结果⼀致，当然要记得先刷新数据，保持数据源⼀致，数据刷新的时间⼀致。重点：⼤屏基础数据确认 这些实施起来⼗分耗时间，我们是先找到⼤屏展⽰⾥的基础数据部分，先校验基础数据是否正确，基础数据正确的话，其他根据基础数据做的计算就没有⼤问题了。哪些是基础数据？举例：具体的属性列表，⽐如姓名，年龄，学号，出勤，成绩列表。其他展⽰的是根据这些来计算的，⽐如姓王的学⽣有多少⼈，学号在1000号以后的有多少，出勤率在90%以下的学⽣是哪些。 为了加快效率，还有⼀些⽐如各个单项加起来等不等于合计啊，新增⽐累计数据还多啊之类的，可以直接在⼤屏页⾯看出的可以直接加出来看，如果⼤屏上显⽰直接就对不上，那肯定是有问题。（四）数据变更测试 在原业务数据产⽣的环境下去跑业务流程，产⽣新的数据，或者关闭、完结、异常等改变流程的状态，然后刷新⼤屏，看⼤屏统计的数据是否跟着变化。测试数据是⼀件⾮常需要耐⼼和仔细的事⼉，要理清很多逻辑关系，还要注意细节，才能发现开发没有注意的点，是否提取正确筛选正确，需要⼤家静下⼼打起⼗分的精神，注意⼒集中。数据错误影响巨⼤，计算⽅式不对产⽣的结果差异会给领导带来错误的信息，希望⼤家都要重视。祝⼤家都能测出更多的问题~