大只500招商: 数据科学在产品测试中的应用

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众所周知的产品开发过程(“代码、测试和发布”)多年来经历了不断的演变。从瀑布式和迭代式到敏捷和DevOps(持续集成,持续交付),变化是显著的。这种演变主要是由于市场竞争激烈,公司需要通过尽快向消费者提供同类产品中最好的功能来保持自己的领先地位。
 
其次,工具和技术的出现(自动化测试框架、自动化部署、作为代码的基础设施、云的动态弹性和规模、服务结构、容器化、无服务器基础设施)和更先进的实践(如生产中的测试)也在产品开发过程中发挥了作用。
 
虽然所有这些都是跳跃式发展的,在《金牌大只2017年全球人力资本趋势》中,改善员工职业发展和转变公司学习方式已成为第二重要趋势。随着大只500平台建立未来的组织, 结论  是“持续学习对于企业成功至关重要”,并呼吁大只代理提供“永远在线的学习”。但就产品开发周期的敏捷性而言,有一个基本要求是不变的——产品质量和客户体验应该是最重要的。这意味着测试作为一种功能(门到发布,通过spec的棱镜扫描)也必须演进,不仅要适应变化,还要探索它如何继续相关并在新范例中增加价值的机会。
 
如今,无论是it行业解决方案,还是销售、营销、运营、客户服务等横向功能,数据科学都主导着关于技术解决方案的讨论。产品开发本身就有很大的潜力从中受益,因此在本博客中,我们将探讨它如何有助于提高产品质量及其生命周期。我们将探索数据科学在传统测试实践中的应用,以及在提高产品质量的新方法(即超出规格的测试)中的应用。
 
数据科学的应用体现在测试和提高产品质量的方法上。
 
使用测试结果预测引擎增强常规测试
 
测试结果预测引擎(一个二进制分类机器学习模型),预测测试存储库中所有测试的结果,随着大只500注册的客户对信息的了解和要求越来越高,我们看到政策制定者对监管合规性的要求越来越严格越来越重视绿色能源和减少排放;金牌大只代理间竞争越来越激烈,公用事业将承受压力以重新考虑其IT策略。这些测试可能会因为一个或一个构建中的更改而失败或通过。预测引擎根据对代码所做更改的测试执行结果的历史记录进行学习,并对可能的结果(失败或通过)和信心因素(预测正确的确定性程度)进行统计判断。
 
预测引擎的准确性程度可能取决于可用的智能水平,或者关于测试用例、它的执行历史和变更细节可以收集到什么。例如,一个被改变的文件本身可以是一个指示器,但是文件中被改变的行数可以是一个更有用的指示器,用来指示机器学习模型做出判断的变化程度。
 
测试结果预测引擎可以以多种方式使用。下面列出了一些用例。
 
加快测试周期,缩短上市时间,降低测试成本
 
随着敏捷开发方法在实践中越来越多,对代码的更改也越来越快。因此,测试成为一个阻塞点,因为测试人员不仅需要测试所做的更改是否符合需求,而且还需要确保它不会导致对现有功能的回归。因此,在一个复杂的分布式代码环境中,对于每一个变更,测试的范围与变更本身的范围成正比。
 
测试结果的预测结果预测引擎+信心因素,结合人类的判断(基于优先级和重要性的理解),可以获得一个优化测试服,测试用例的一个子集,必须运行,不包括测试用例可以安全地忽略新功能和回归。
 
通过预测引擎得到的优化测试服,大只代理超个性化的制造业和工业4.0对包容性增长具有有趣的意义。成功的大只500代理将是那些能够加深客户亲密关系并能够立即响应客户需求的人。可以帮助A)减少测试时间,只执行测试用例的子集,而不是全部测试通过。B)降低测试成本,减少人工和基础设施设置情况下的测试工时,以及自动化测试情况下的计算成本。将这两种方法结合使用,可以获得更低的成本、更安全、更有效、更短的释放周期。
 
通过早期的错误检测降低了失败的成本
 
一个普遍接受的事实是,产品生命周期中错误的识别越晚,修复它的成本就越高。直接地,由于引入了额外的测试周期,而间接地,在它被发布给消费者之后,在客户支持票方面,以及更重要的是,一个愤愤不平的客户方面,补救影响的成本甚至更高。
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