數據測試是什麼的主要內容?

一、測試對象和數據源確定

數據測試的主要內容之一是確定測試對象和數據源。測試對象可以是數據表、數據文件、數據庫等等。在確定測試對象時需要關注數據的完整性、準確性、一致性、規範性、唯一性等方面的要求。數據源可以是測試數據生成器、數據庫、文件、API等等。

在確定數據源時還需要考慮數據的可訪問性、安全性、有效性等方面的問題。

//示例代碼：
//通過sql查詢獲取測試數據
SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 18 AND 30;

//通過API獲取測試數據
import requests
url = 'http://api.example.com/users'
params = {'age': '18-30'}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

二、數據準備和清洗

數據準備和清洗是數據測試中非常重要的一個環節。數據準備就是制定數據測試計劃，生成測試數據，包括負面測試和邊界測試等。而數據清洗則是對測試數據進行數據清洗處理，使得測試數據符合測試需求。

數據清洗的內容主要包括去重複、去除缺失值、去除離群值、格式轉換等。

#示例代碼：
#去重複處理
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_deduped = df.drop_duplicates()

#處理缺失值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_cleaned = df.dropna()

#處理離群值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_cleaned = df[df['score'] <= 100]

#格式轉換
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_new = df.astype({'age': float, 'income': int})

三、數據驗證和檢查

數據驗證和檢查是數據測試中最關鍵的環節之一。它主要是對測試數據的正確性、一致性和可靠性進行驗證和檢查。

數據驗證和檢查的內容包括數據是否符合數據定義、數據是否有異常值、數據是否符合業務規則等。

//示例代碼：
//檢查數據是否符合數據定義
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
column_names = ['name', 'age', 'income', 'gender']
assert all([col in df.columns for col in column_names])

//檢查數據是否有異常值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_cleaned = df[df['age'] <= 120]
assert all([age = 18) & (df['age'] <= 30)]
assert all([(gender == 'Male') and (18 <= age <= 30) for gender, age in zip(df_validated['gender'], df_validated['age'])])

四、數據分析和報告

數據分析和報告是數據測試的最後一步。它主要是對測試結果進行分析和報告，從而為後續的決策和優化提供依據。

數據分析和報告的內容包括測試指標的統計分析、數據可視化展示、測試結論和建議等。

//示例代碼：
//測試指標的統計分析
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
mean_age = df['age'].mean()
median_income = df['income'].median()

//數據可視化展示
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.histplot(df, x='age')

//測試結論和建議
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_validated = df[(df['gender'] == 'Male') & (df['age'] >= 18) & (df['age'] <= 30)]
n_valid_entries = len(df_validated)
n_total_entries = len(df)
conclusion = f'The percentage of valid entries is {n_valid_entries/n_total_entries:.2%}, which meets the requirement. We suggest increasing the range of age for the next test round.'