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~

                

                                                                                            大屏数据定义引用了http://www.uipower.com/news/largeData.html。