BI项目测试方法
法语DELF(BI)测试分析及攻略

法语DELF(BI)测试分析及攻略作者:陈敏来源:《法国研究》 2014年第4期陈敏【摘要】本文力图通过对DELF(Dipl?me d’études en langue fran?aise)B1 级的解读,分析题型模式、评分标准、考试内容等,研究《共同参考框架》策略下的学习、教学、评估理念和方法,以期提供攻关考试和相应的教学对策,同时为我们国内的法语评估提供借鉴和参考。
【关键词】DELF B1 法语评估共同参考框架交际能力引言:DELF(Dipl?me d’études en langue fran?aise)为法国的初级法语水平证书,分为A1、A2、B1 和B2 四个级别,DALF(Dipl?me approfondi de langue fran?aise)高级法语水平证书,分为两个级别C1、C2;这两个法语水平证书是由法国国民教育部1985 年创立的。
属于法国国家级法语文凭,享有高度的权威性。
DALF 法语鉴定文凭的持证人可以抵免法国大学入学语文能力测验。
取得DELF B2 以上证书者,就可以根据自己的情况在法国申请公立大学。
与法国工商会和法语联盟主办赴法留学的法语水平证书TEF(Test d’évaluation de fran?ais )以及由法国青年国民教育及科研部推出的TCF (Test de connaissance du fran?ais) 法语语言能力测试相比,DELF 和DALF 具有永久的时效性和进入高校就读的权威性。
自2013 年起,中国已正式引进DELF 和DALF 法语水平证书考试,中国法语联盟网络已承办该两项证书的考试,因此,DELF 将是续TEF 和TCF 后的留学法语考试,作为一种刚刚跨入我国国门的新型最权威性法语评估,它将在赴法国留学语言测试方面具有不可低估的优势。
DELF 和DALF 测试策略立足于交际教学法和功能教学法理论,遵循《欧洲共同参考框架》(以下简称共同参考框架Cadre européen commun de référence pour les langues)中对语言学习和运用的标准和要求,注重测试考生对所学的语言和文化知识的实际掌握和运用能力。
bi项目方案

bi项目方案一、项目概述BI项目(Business Intelligence Project)是以数据分析和决策为核心的企业级项目。
本项目旨在通过构建高效、可靠的数据仓库和BI平台,提供数据洞察、业务分析和决策支持,以促进企业的战略规划和业务发展。
二、项目目标1. 构建数据仓库:收集、清洗、整合和存储企业内外部数据,确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 建立BI平台:搭建灵活、易用的报表和分析平台,满足不同用户的需求,提供自助查询、可视化分析和实时监控等功能。
3. 提供决策支持:通过分析业务数据,挖掘潜在机会和问题,辅助管理层制定战略计划和业务决策,并提供预测和优化建议。
三、项目实施阶段1. 需求调研阶段:- 与相关业务部门沟通,了解业务需求和数据来源,明确项目目标。
- 收集并整理业务需求,制定详细的需求规格说明书。
2. 数据设计与建模阶段:- 分析和评估数据源,设计数据仓库模型,确保数据粒度和结构的准确性。
- 建立ETL流程,实现数据的抽取、清洗和转换,确保数据的一致性和及时性。
3. 平台搭建与开发阶段:- 选取合适的BI平台工具,进行系统搭建和配置。
- 开发报表和分析模块,实现用户需求的自助查询和可视化展示。
4. 测试与上线阶段:- 对系统进行全面的功能测试和性能测试,修复存在的问题。
- 针对用户进行培训和知识分享,确保用户的熟练使用。
5. 运维与优化阶段:- 监控系统性能,及时处理异常情况和故障。
- 优化系统架构和报表性能,提升用户体验和查询效率。
四、项目交付成果1. 数据仓库和数据集市:搭建稳定可靠的数据存储环境,确保数据的安全和可访问性。
2. 报表和分析平台:提供直观、灵活的数据可视化报表和分析功能,支持用户自助查询和定制报表。
3. 战略决策支持:通过数据分析和洞察,提供高质量的决策支持报告和优化建议,辅助企业战略决策的制定和推进。
五、项目预算和进度1. 预算估算:- 软件许可费用:根据所选BI平台工具和规模进行估算。
生物指示剂-BI评价方法

利用重复BIs 评价隔离器的生物净化效果—Garrett Krushefski如果你陷入了了灭菌的世界,你无疑很熟悉意想不到的阳性生物指示剂和随之而来的问题。
如果你陷入的灭菌工作与环境压力下的气态过氧化氢(VHP)有关,那么这个问题会导致失眠。
其他灭菌过程,如压力下的饱和蒸汽与预真空空气去除,具有穿透能力。
同样的情况也不适用于环境压力气体处理过程。
由于VHP的穿透能力有限,孢子在载体表面的呈现至关重要。
此外,孢子中任何碎片的存在也会导致孢子在VHP暴露下存活下来,否则就会被杀死;在各种出版物(欧洲药物科学杂志)中被称为“凶猛(难以杀灭)的BI”的概念。
1.2那么,如果在循环鉴定和/或再认证研究中出现了不希望的、意外的生长阳性Bl,该如何进行呢?一旦BI被培养成肉汤并获得生长阳性结果,就不可能确定生长是由于孢子呈现的缺陷还是由于预期周期杀伤力的偏差。
当只有一个BI用于每个测试位置,不幸的答案“现在该怎么办?”的问题往往涉及昂贵的重新测试循环, 8.1节的51号PDA技术报告3表明,重新运行周期的不同很多BI或重新运行的周期重复或一式三份BI在相同的位置可能是必要的。
”这一期的孢子新闻将讨论使用三倍Bls的概念,不是作为在VHP循环中得到意外的生长阳性Bl的反应,而是作为一种主动措施。
在之前引用的出版物中,James Drinkwater引用的一个案例研究表明,即使是质量最高的不锈钢载体,其失败率也只有0.3%左右。
因此,如果Rogue BIs是一个我们必须学会经历的项目,那么尽管有不可行的情况,为什么不做好准备面对这种不可避免的情况?在每个测试位置使用多个Bls的原因是,我们需要每个BI作为其相邻的统计副本。
我知道读者可能会对此表示怀疑,好像我们有一家BIs 制造商支持一项政策,表面上将BI的消费量提高了3倍。
然而,事实并非如此。
验证技术人员可以识别出30或40个最难消毒的位置,并且在每个挑战位置使用三倍的Bls,而不是在整个隔离器中监视100个分散的位置,,因此每个周期消耗90或120 Bls。
bi的d值测试方法-概述说明以及解释

bi的d值测试方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写本文之前,首先需要对BI的d值测试方法做一个概述。
BI (Business Intelligence)是一种通过分析和处理企业数据来辅助决策的技术和工具。
它可以帮助企业更加深入地了解自身的经营情况,掌握市场趋势,为企业决策提供有效的参考。
在BI的应用过程中,d值测试方法是一种常用的分析方法之一。
d值是指数据集内的异常值或离群值,它们与其他数据点相比具有明显的差异。
通过进行d值测试,我们可以有效地识别和分析这些异常值,并探索其背后的原因。
为了进行d值测试,首先需要收集和准备相关的数据集。
这些数据可以包括企业的销售数据、市场数据、客户数据等等。
接下来,我们可以利用统计学方法或机器学习算法来计算数据集中每个数据点的d值。
常见的d值计算方法有基于标准差的z-score方法、基于箱线图的IQR方法等。
一旦得到了数据集中各个数据点的d值,我们可以根据设定的阈值来判断某个数据点是否为异常值。
如果某个数据点的d值超过了阈值,那么它很可能是一个异常值。
通过分析这些异常值,我们可以进一步探究其原因和影响,并采取相应的措施进行处理。
需要注意的是,d值测试方法并不能仅凭统计结果来判断某个数据点是否为异常值,还需要结合业务背景和领域知识进行综合分析。
此外,对于不同类型的数据集和业务场景,可能需要选择不同的d值测试方法,并根据具体情况进行调整和优化。
总之,d值测试方法是BI中常用的一种分析方法,通过识别和分析数据集中的异常值,可以为企业提供更加准确和有效的决策参考。
在本文的后续部分,我们将进一步介绍d值测试方法的具体步骤和应用案例,并对其优劣势进行评估和展望。
1.2 文章结构文章结构部分主要介绍本文的组织结构和各个部分的内容安排。
本文共分为三个主要部分,即引言、正文和结论。
引言部分包括概述、文章结构和目的三个子部分。
在概述部分,我们将简单介绍本文所要讨论的主题——bi的d值测试方法。
BI项目测试方法

BIEE、Hyperion,覆盖BI全部领域,数据挖掘领域有待加强
SQLServer,覆盖BI全部领域,适合中小型企业,性价比高
Informatica 国际厂商
Teradata Sybase SAP SAS
Informatica,主要是数据集成领域
Teradata,主要是数据仓库领域 SybaseIQ,主要是数据仓库领域 BusinessObjects、CrystalReports主要是报表领域和数据集成 领域 SAS,数据挖掘领域领先
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BI测试范围 数据仓库测试(以HOLAP数据仓库测试为例) 前台立方体的测试
• 维度测试
1、维度结构测试
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BI测试范围
以地理维度为例子,见图2.1,该维度有3个级别,分别是 Big Area Name,Region Name和 Country Medium Name。因此,对结构的测试分为2个 小部分: 按照需求说明书验证该维度是否是3个级别,在验证每个级 别是否和需求一致。 必须验证有无拼写错误。 2、维度数据测试
Business Objects 公司收购 Firstlogic 使BO可提供完整的EIM解决方案 微软收购ProClarity 使微软进入商业智能市场
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主流BI厂商及产品
厂商 IBM 产品及简介 DB2以及Cognos、SPSS、DataStage,覆盖BI全部领域
Oracle
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BI测试范围
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BI测试范围
可以用如下5个测试用例来验证上图中数据仓库的星型模型中事 实表和维度表的参照完整性: • Select count (1) from 事实表 nolock where A_ID not in (select A_ID from 维度表A nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where B_ID not in (select B_ID from 维度表B nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where C_ID not in (select C_ID from 维度表 C nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where D_ID not in (select A_ID from 维度表 D nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where E_ID not in (select A_ID from 维度表E nolock) 如果以上5个测试用例返回不等于0的值,则说明不满足参考完 整性,前端立方体(Cube)必定会刷新失败。
BI项目需求分析书

BI项目需求分析书目录一、内容综述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (6)二、业务需求 (6)2.1 数据需求 (8)2.2 功能需求 (9)2.3 性能需求 (9)2.4 安全需求 (11)三、技术架构 (12)3.1 系统架构 (13)3.2 数据库设计 (15)3.3 技术选型 (16)3.4 开发工具 (16)四、数据仓库建设 (18)4.1 数据采集 (19)4.2 数据清洗 (20)4.3 数据整合 (21)4.4 数据存储 (23)五、数据分析与挖掘 (24)5.1 数据分析方法 (25)5.2 数据挖掘算法 (26)5.3 数据可视化 (27)5.4 报告输出 (29)六、报表与仪表盘设计 (30)6.1 报表需求分析 (31)6.2 报表模板设计 (32)6.3 报表交互设计 (34)6.4 仪表盘设计 (34)七、权限管理与安全策略 (36)7.1 用户管理 (37)7.2 角色管理 (38)7.3 权限控制 (40)7.4 安全策略 (41)八、测试与部署 (42)8.1 测试计划 (44)8.2 测试用例设计 (44)8.3 测试执行与结果分析 (45)8.4 系统部署与运维 (46)九、项目进度与风险管理 (47)9.1 项目进度计划 (48)9.2 项目风险评估与应对措施 (49)9.3 项目质量管理 (51)一、内容综述BI项目需求分析书旨在全面而深入地了解并明确企业的数据需求,为后续的数据收集、处理、分析与可视化提供详尽的指导。
本部分将围绕项目的背景、目标、范围以及数据需求等方面进行详细的阐述。
在项目背景部分,我们将介绍企业的基本情况,包括其历史沿革、业务范围、组织架构等,从而为理解项目奠定必要的环境基础。
我们还将阐述数据在企业中的重要性,以及当前企业在数据管理和应用方面所面临的挑战和机遇。
在项目目标部分,我们将明确BI项目的具体目标,包括提高决策效率、优化业务流程、降低运营成本等。
bi测试数据质量质量检核分类

数据质量问题
检查内容
实现方式 实现范围
前置依赖
1 源数据类
源数据采集、加载 延 迟 , 导 致 PDM 数 据加工数据延迟, 供数文件超出窗口
源数据加 查,并每 查结果;
载时 天发
间检 送检
通用规 、脚本
则
整理基础 PDM全部
数
据
:
源数据采集、加载
2 源数据类
为空,导致PDM加 检 查 来 源 表批 次数 通 用 规 则 整理元数据等:实
PDM 内 部 调 度 依 赖 配错;
调度依赖与源 单对比检查
表清
通用规则
整理元数据情况
4
卸出的数据文件记
8 供数文件类
PDM 卸 出 的 数 据 文 件不应为空;
录数、文件与接口 表、一对一的源表
通用规则
整理基础数据: PDM全部
1
对应检查、为空检
9
其他类
分布键不合理,表 数据倾斜;
检查数据表倾斜情 况,列出一定阀值 的表清单
通用规则
整理基础数据: PDM全部
字段类型判定功能 函数
检查字符 日期等
是否
满足
通用规则
根据需求
优先级 开发批次
2
第1批次
状态 完成
备注
5
第3批次
未启动
根据重要系统需求,评估启 动的必要性
6
第2批次
开发中
计划下周投产(配置为反洗 钱系统)
7
第2批次
开发中
计划下周投产(配置为反洗 钱系统)
9
第3批次
工数据为空,或者 据记录数
、脚本 现重点系统
结果集错误;
BI实施方法及项目计划

通过制定详细的计划,可以预见和评估潜在的风险,并提 前制定应对策略,从而降低项目失败的风险。
指导项目实施
项目计划为整个BI项目的实施提供了指导和框架,确保所 有相关人员都清楚自己的责任,也有助于避免在项目过程 中出现混乱。
提高成功率
一个精心制定的项目计划有助于提高项目的成功率,确保 按时交付高质量的BI解决方案。
03
BI实施方法论详解
需求分析
01
02
03
目标明确
明确BI项目的目标,包括 提高决策效率、优化业务 流程、降低成本等。
需求调研
通过访谈、问卷等方式, 深入了解业务部门的需求 和痛点,为后续方案设计 提供依据。
需求梳理
对收集到的需求进行分类、 整理和优先级排序,确保 项目实施过程中能够满足 关键业务需求。
制定推广策略,提高BI系统的使 用率和影响力,促进业务部门对
BI系统的接受和认可。
运营与维护
数据维护
定期对数据进行清洗、整理和更新, 确保数据的准确性和完整性。
系统监控
优化与升级
根据业务发展和需求变化,对BI系统 进行优化和升级,提高系统的性能和 功能。
对BI系统进行实时监控,及时发现和 处理系统故障和异常情况。
ห้องสมุดไป่ตู้变更管理
在项目执行过程中,可能会遇到 需求变更的情况,因此需要制定 变更管理流程,以确保项目的顺 利进行。
考虑因素和工具
考虑因素
在制定项目计划时,需要考虑的因素包括但不限于项目规模、资源限制、组织 文化和历史项目经验等。
工具
可以使用各种项目管理工具来辅助制定项目计划,例如Microsoft Project、 Trello和Asana等项目管理软件。这些工具可以帮助团队更好地协作、跟踪任务 和进度,以及管理资源。
金融系统测试方案(二):BI测试

1、BI测试综合概述
商业智能通常指的是企业从许多来自不同运作系统的数据中提取出有用的数据进行清理,经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图。
并在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理,最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
而BI测试简而言之,就是为了保证这整个流程的准确、高效以及最终数据正确性的测试。
在实际项目中,往往由于庞大的数据量、复杂的数据类型以及各种各样的数据质量问题,造成了项目上线以后在生产环境上仍然存在大量的缺陷。
我们在基于Oracle、Teradata等大型数据库的BI测试领域具有丰富的测试经验,总结出了适用于BI测试的成熟的测试方法、流程,测试案例的设计方法以及测试数据的管理流程等,解决了BI测试中案例覆盖率不足、业务规则验证不完整等问题,从而将每个项目的上线风险和故障率降到最低。
二、BI测试范围
1数据源->2数据仓库:增量、全量数据加载测试
2数据仓库->3数据集市:基础层脚本测试、应用层脚本测试、任务/作业调度测试
3数据集市->4前端展现:前端展示测试、业务验证测试
三、业务特性及数据特性
4、主要测试策略
五、测试方法。
bi的d值测试方法

bi的d值测试方法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:BI系统是企业重要的数据分析工具,而BI系统的性能评估则是保证其正常运行的关键。
其中,BI的d值测试方法就是一种常用的性能评估方法之一。
本文将介绍BI的d值测试方法的定义、流程、优势以及实施步骤。
一、BI的d值测试方法的定义BI的d值测试方法是一种基于数据的性能测试方法,通过对BI系统中数据的访问速度、数据处理能力以及数据传输效率等多方面进行评估,来判断BI系统的性能是否达到要求。
该方法常用于对BI系统进行性能优化或升级时的评估,并能够帮助企业了解BI系统的性能瓶颈,从而提升BI系统的整体性能。
二、BI的d值测试方法的流程1. 制定测试计划:确定测试的目标和范围,明确测试的时间、地点以及测试人员等信息。
2. 收集测试数据:收集BI系统的运行数据,包括访问速度、数据处理量、系统响应时间等信息。
过程中的数据和结果。
4. 分析测试结果:根据测试数据,分析BI系统的性能表现,判断是否符合要求,并找出性能瓶颈。
5. 提出改进建议:根据分析结果,提出优化或改进BI系统性能的建议,指导后续的工作。
三、BI的d值测试方法的优势1. 量化评估:通过数据的量化评估,BI的d值测试方法能够客观地评估BI系统的性能,避免主观因素的干扰。
2. 发现问题:通过细致的测试过程,BI的d值测试方法可以准确地发现BI系统中的性能瓶颈,为性能优化提供有效的参考。
3. 提供指导:BI的d值测试方法能够为企业提供性能优化的指导,帮助企业更好地了解和提升BI系统的性能。
四、BI的d值测试方法的实施步骤1. 确定测试的目标和范围,明确测试的时间、地点以及测试人员等信息。
2. 收集BI系统的运行数据,包括访问速度、数据处理量、系统响应时间等信息。
据和结果。
4. 根据测试数据,分析BI系统的性能表现,判断是否符合要求,并找出性能瓶颈。
5. 根据分析结果,提出优化或改进BI系统性能的建议,指导后续的工作。
bi项目测试验收

bi项目测试验收BI项目测试验收随着数据分析和决策支持的重要性日益增加,企业对于商业智能(BI)项目的需求也越来越高。
而在BI项目的开发过程中,测试验收是至关重要的一步,它能够确保项目的质量和可靠性,同时也是验证项目是否达到预期目标的重要手段。
在进行BI项目测试验收时,需要注意以下几个方面:1.需求验证:首先,测试人员需要验证项目是否满足了所有的需求。
这包括功能需求、性能需求、安全需求等等。
通过与项目经理和业务部门的沟通,测试人员可以明确项目的核心目标,并将其作为验收的基准。
2.数据质量:在BI项目中,数据是至关重要的。
因此,测试人员需要验证数据的准确性、完整性和一致性。
他们可以通过比对源数据和目标数据,进行抽样检查或使用数据质量工具来评估数据的质量。
3.报表和仪表盘验证:BI项目的最终目标是生成有用的报表和仪表盘,帮助企业做出准确的决策。
在测试验收过程中,测试人员需要验证报表和仪表盘的正确性和完整性。
他们可以通过与业务用户的交流,了解他们的需求和期望,并与实际生成的报表和仪表盘进行对比。
4.性能测试:在BI项目中,性能是一个关键指标。
测试人员需要验证系统在不同负载下的性能表现,包括查询响应时间、数据加载时间等。
他们可以使用性能测试工具来模拟不同的负载情况,评估系统的性能指标。
5.安全测试:BI项目通常涉及敏感的商业数据,因此安全性是一个重要考虑因素。
测试人员需要验证系统的安全性,包括用户认证、访问控制、数据加密等方面。
他们可以使用安全测试工具来模拟攻击,并评估系统的安全性能。
6.用户体验验证:最后,测试人员还需要验证用户体验。
他们可以评估系统的易用性、界面友好性和交互效果,通过与用户进行实际的操作和反馈来确认系统是否符合用户的期望。
BI项目测试验收是确保项目质量和可靠性的重要环节。
通过验证需求、数据质量、报表和仪表盘、性能、安全性以及用户体验等方面,测试人员可以确保项目达到预期目标,并为企业提供准确的数据分析和决策支持。
BI测试指南

BI测试指南1测试概述1.1测试方法BI系统测试分为:数据和功能及界面展示两方面,数据测试主要采用白盒测试方法,功能及界面展示测试主要采用黑盒测试方法;1.2测试策略BI系统的测试引入了类似开发的过程,对于开发中的各个过程:业务分析—》数据处理--〉报表展示,进行逐层分析、检查、验证,具体如下:1. 根据需求和设计文档,在源系统的界面和数据库中验证:所分析的业务,表关系等,是否正确;2. 检查开发人员进行数据处理的代码,同时编写基于源表的数据查询sql,将执行的结果与开发得到的数据结果(目标表数据)进行对比,以验证数据抽取并处理的正确性;3. 编写基于明细目标表和汇总目标表的查询语句(可提供给前端开发人员参考),检查界面展现和后台数据的一致性。
4. 引入自动化测试方法:编写从各类数据表(源表,目标明细表,目标汇总表)进行查询和结果比较的语句,整理成自动化测试代码,每天执行代码即可自动检查数据是否正确抽取和处理,以保证项目的质量。
以上测试方法可以比较好地测试数据仓库类项目的业务数据和功能,保证项目质量。
2测试步骤2.1理解需求根据需求文档,和UI理解需求文档,根据需求文档中个业务点设计到的业务界面截图,将需求中涉及到的业务在源系统的界面进行理解和分析确认;2.2检查存储过程逻辑首先了解存储过程的整体实现思路,对其从源系统取数的关键逻辑,进行数据验证;根据需求,检查数据处理逻辑是否正确;检查代码本身有无编写错误。
可按以下三点进行:1)从源系统取数的关键逻辑,在源系统业务界面进行数据核对:根据开发人员编写的数据处理逻辑,将其拆分成可在原系统验证的逻辑段,进行逐段验证,特别是对于统计对象,关键字段(例如:时间周期)和关键逻辑(指标考核点)在源系统进行验证。
源系统验证方法,可以采用抽样数据的正向数据验证(将查询出来的数据,在原系统核对),和反向数据验证(从源系统查找出数据,和后台查询结果进行比较)(抽样数据的对比结果要严格一致),对统计对象的总体数据量进行比较(可以容许少量偏差的存在);2)根据之前已验证的数据逻辑,检查该存储过程是否与改逻辑保持一致(知识库的整理)。
BI 基础知识测试以及答案
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BI 基础知识测试以及答案一、填空题:每空1分,共40分1、商业智能技术(Business Intelligence),以数据仓库、在线分析(OLAP) 、数据挖掘为核心技术,同时融合了关系数据库和联机分析处理技术2、数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度、监控以及数据安全性等方面。
3、业界主要的数据抽取工具有 SSIS 、PowerCenter 、DataStage和Sagent等4、业界主要的OLAP Server有:IBM OLAP Server 、 SSAS 等5、业界主要的前端工具:Cognos 、BO 、 Brio 、BI.Office等6、多维数据结构是OLAP的核心,其组织形式包括星型模型,雪花模型。
7、维度分类包括:普通维、雪花维、父子维8、数据仓库基本元素包括:关系型数据库、数据源、事实表、维表、索引9、多维模型设计基本元素:维度(级别、成员)、度量值(指标) 、计算值、存储方式、角色权限和安全机制10、项目的具体的实施步骤:1). 项目前期准备;2). 需求分析;3). 逻辑数据模型设计;4). 系统体系结构设计;5). 物理数据库设计;6). 数据转换加载ETL;7). 前端应用开发;8)、数据仓库管理(处理流程与操作) ;9)、解决方案集成(测试验收与试运行)11、数据挖掘的模式,按功能可分有两大类:预测型(Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式。
在实际应用中,往往根据模式的实际作用细分为以下6 种:1)、分类模式2)、回归模式3)、时间序列模式 4)、聚类模式5)、关联模式6)、序列模式二、问答题:共60分12、(6分)请说明BI技术体系之间是如何实现互补的?数据仓库技术:数据整合集成各系统的历史数据,建立面向主题的企业数据中心在线分析处理技术:数据分析灵活、动态、快速的多维分析、随机查询、即席报表数据挖掘技术:知识发现通过数学模型发现隐藏的、潜在的规律,以辅助决策13、(9分)请简述一下数据仓库系统的显著特征一、频繁的变化数据仓库系统在任何企业信息系统中都是最不稳定的环节,对数据仓库各个部分的调整和修改十分频繁。
BI项目简介
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测试结果:生成测试报告 记录测试结果分析测试数 据提出改进建议
Prt Five
客户行为分析: 了解客户购买 习惯、偏好等
信息
销售预测:预 测未来销售趋 势制定销售计
划
市场分析:分 析市场竞争情 况制定市场策
略
客户满意度分 析:了解客户 满意度改进产
品和服务
生产计划解决问题 质量管理:对产品质量进行监控和管理确保产品质量符合标准 成本控制:对生产成本进行监控和管理降低生产成本提高生产效率
20世纪70年代:商业智能(BI)概念首次提出 20世纪80年代:数据仓库技术兴起为BI提供数据支持 20世纪90年代:BI工具开始出现如Cognos、Business Objects等 21世纪初:BI工具逐渐成熟企业开始大规模应用 2010年代:大数据、云计算等技术的发展推动BI进入新的发展阶段 2020年代:BI工具更加智能化、自动化如 I等工具的出现使BI更加便
数据存储:将处理后的数 据存储到数据库或数据仓 库中
数据分析:对数据进行统 计、挖掘、预测等分析
数据可视化:将分析结果 以图表、仪表盘等形式展 示
数据可视化:图表、图形、地图等形式展示数据 数据分析:统计分析、预测分析、关联分析等 数据挖掘:从大量数据中提取有价值的信息 数据整合:将不同来源的数据整合在一起便于分析和展示
提高工作效率:通过自动化和智能化减少人工操作提高工作效率 降低成本:通过优化业务流程减少人力成本和资源浪费 提高数据质量:通过数据清洗和整合提高数据质量为决策提供更准确的依据 增强决策支持:通过数据分析和预测为决策提供更准确的支持和建议
Prt Three
数据来源:企业内部数据、外部数据、互联网数据等 数据类型:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等 数据采集方式:手动采集、自动采集、PI接口等方式 数据质量:确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性
bi项目测试用例
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bi项目测试用例BI项目测试用例随着数据分析和决策支持的重要性日益突显,越来越多的企业开始实施商业智能(BI)项目。
BI项目的成功与否往往取决于测试的质量和有效性。
在这篇文章中,我们将讨论BI项目测试用例的重要性,并给出一些示例,以帮助您更好地理解如何执行BI项目测试。
让我们明确BI项目测试的目的。
BI项目测试的主要目标是确保数据的准确性、一致性和完整性。
通过测试,我们可以验证BI系统是否能够按照业务需求正确地提供数据分析和报表功能。
测试用例是测试的核心,它们描述了测试的步骤、输入和预期输出。
下面是一些常见的BI项目测试用例示例:1. 数据提取和转换测试用例:- 验证数据提取过程是否能够从源系统中正确地抽取数据。
- 检查数据转换过程是否能够将抽取的数据转换为目标格式。
- 验证数据转换规则是否正确应用,并检查数据质量。
2. 数据加载和存储测试用例:- 检查数据加载过程是否能够将转换后的数据加载到目标数据库中。
- 验证数据加载过程是否能够正确处理重复数据和错误数据。
- 检查数据存储结构是否满足业务需求,并验证数据的完整性和一致性。
3. 数据分析和报表测试用例:- 验证BI系统是否能够按照需求正确生成各种报表和图表。
- 检查报表的数据准确性和一致性。
- 验证BI系统是否能够根据用户的查询请求快速生成结果。
4. 安全性和权限测试用例:- 检查BI系统的安全控制是否能够保护数据免受未经授权的访问。
- 验证用户权限设置是否正常工作,并确保用户只能访问其所需的数据和报表。
5. 性能和可扩展性测试用例:- 检查BI系统在处理大量数据时的性能表现。
- 验证BI系统是否能够处理多个并发用户的请求。
- 测试系统的负载能力和可扩展性,以确保其能够应对未来的增长需求。
除了以上示例,根据具体的BI项目需求,还可以设计其他测试用例。
在编写测试用例时,应该考虑以下几个方面:1. 测试覆盖范围:根据BI系统的功能和业务需求,确定需要覆盖的测试场景和数据。
BI项目的实施过程PPT课件
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实际情况是用户在开始阶段并不能完全清楚自己需要什么,可能会在以 后的过程中修正自己的需求,故在设计阶段需要充分考虑到扩展性.但 一些主要的需求必须要在项目计划阶段搞清楚
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这个阶段可能的陷阱有以下这些:
• 缺乏高层领导的支持。BI的目标用户不同于 ERP,它覆盖的面从高层领导到一线员工都 有,并且更侧重于管理层。他们可能是BI解项目的意义并支持 项目的实施,将对项目产生巨大的不利影 响。
反向确认数据仓库结构,手动或者系统自动均可,自动 生成来说SQLServer从2005就已经支持了,不过为了命 名规范,还是手动来生成数据仓库比较有必要。
分析数据来源及SSIS开发。最好是由相关模块的开发人 员参与,因为开发人员是对数据结构比较了解的,并且有 SQL功底,而且还掌握业务。这一步的目的是填充数据仓 库。可能需要适当SSIS培训。不过,这一步公认是最耗时 的。同时,不是所有的统计项就是能从业务那边解释的了 的,比如某些统计概念,可能在业务系统从来就没出现过, 但是通过基本数据组合都可以计算出来。所以类似概念, 确认计算公式等就需要BI人员承担起需求的工作去确认。
这种开发方式的最大优点就是,它减少了在测
试阶段用户有可能提出的需求变更,并增加了
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测试和部署阶段
测试和部署阶段最重要的任务是检验整个项目的结果。 大致有以下的关键点:
除了集成测试以外,需要特别指出的是性能优化和业 务流程重组是容易被忽略的部分。特别是业务流程重 组,普遍的误解在于BI项目由于其产出是报表和分析, 不同于ERP,似乎不涉及业务流程变化。其实不然, BI项目的根本目的不在于仅仅产出报表,重点是通过 使用BI应该如何优化企业的决策流程。也就是说,有 了更多更强大的数据和分析,应该如何改变企业的行 为?比如,销售经理应该通过BI的分析来指导他的销 售员进行具体的销售活动?每周或每月的销售会议在 有了BI之后应该如何改变以最大化的利用BI
生物指示剂(BI)上市前通知[510(k)]提交
![生物指示剂(BI)上市前通知[510(k)]提交](https://img.taocdn.com/s3/m/5f5cfacfbcd126fff6050bc5.png)
行业和FDA工作人员指南生物指示剂(BI)上市前通知[510(k)]提交文件发布日期:2007年10月4日本文件草案于2001年5月21日发布本文件替代FDA于1986年1月1日发布的“生物指示剂孵育时间验证指南”。
有关本文件的问题,请联系Dr. Sheila Murphey,电话:240-276-3700,或发送电子邮件至sheila.murphey@美国卫生与公共服务部美国食品药品管理局器械和放射卫生中心感染控制器械分部麻醉科、综合医院、感染控制和口腔器械部器械评价办公室前言公众意见您可以随时提交书面意见和建议供本机构审议,可以邮寄至美国食品和药物监督管理局待审问题管理处,地址:5630 Fishers Lane, Room 1061, (HFA-305), Rockville, MD, 20852。
或者,您也可以在/dockets/ecomments上提交电子意见。
提交意见时,请引用文档编号2001D-0193。
本机构可能不会立即对您提出的意见作出回应,而是纳入到下一次修订或更新文件中。
额外副本可从互联网上获得额外副本:/cdrh/ode/guidance/1320.pdf。
您还可以发送电子邮件至dsmica@,请求发送本指南的电子副本,或发送传真至240- 276-3151,请求接收传真件。
请使用文件编号(1320)来确定您所需的指南。
目录1. 引言1最简易方法22. 适用范围 23. 定义 34. 器械比较 55. 描述和规格 66. FDA认可的标准77. 性能特征7A. 活孢子种群测定8B. 抗性特性研究8C. 载体和内包装材料评价9D. 保持时间评估10E. 复苏方案10F. 邮寄方案108. 有效期错误!未定义书签。
9. 孵育器1110. 测试包1111. 标签11A. 预期用途11B. 描述12C. 使用说明12D. 注意事项1212.参考文献13 附件I. BI 510(k)检查项目列表14 附件II. 生物指示剂孵育时间的验证示例15行业和FDA工作人员指南生物指示剂(BI)上市前通知[510(k)]提交1.引言FDA规定,旨在用于监测医疗保健机构内使用的灭菌器的生物指示剂(BI),作为II类医疗器械,需要提交上市前通知(510(k))。
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Business Objects 公司收购 Firstlogic 使BO可提供完整的EIM解决方案 微软收购ProClarity 使微软进入商业智能市场
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BI测试范围
数据测试
数据仓库的核心是大量的数据,数据在进入数据仓库之前必 须对数据进行预处理,包括抽取,转换和加载(ETL)。 测试人员必须测试这些数据是否准确,精度是否丢失,是 否符合需求说明。如下图中一个简单的数据转换和传输例 子,数据源的数据必须经过稍微的变换后加载到目的表中 。数据源的字段A和关联表关联后得到字段A1加载到目的 表中,其他数据源字段B,C ,D和Value1,Value2, Value3直接加载到目的表的B,C ,D和Value1,Value2 ,Value3。
BI测试范围 BI测试范围 数据源—数据仓库:增量、全量数据加载测试 ; 数据仓库—数据集市:基础层脚本测试、应用 脚本测试、任务/作业调度测试; 数据集市—前端展现:前端展现测试、业务验 证测试。
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BI测试范围 数据仓库测试(以HOLAP数据仓库测试为例) 后台数据库的测试
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可以用如下几个测试用例来验证上图中数据仓库的数据传输后的数据准确性: Select count(1) from 数据源 inner join 关联表 on数据源 .A =关联表.A Inner join 目的 表 on关联表.A1 =目的表A1 And 数据源.B=目的表.B And 数据源.C =目的表 .C Where 数据源.Value1 <>目的表.Value1 Select count(1) from 数据源 inner join 关联表 on数据源 .A =关联表.A Inner join 目的 表 on关联表.A1 =目的表A1 And 数据源.B=目的表.B And 数据源.C =目的表 .C Where 数据源. Value2 <>目的表.Value2 Select count(1) from 数据源 inner join 关联表 on数据源 .A =关联表.A Inner join 目的 表 on关联表.A1 =目的表A1 And 数据源.B=目的表.B And 数据源.C =目的表 .C Where 数据源.Value3 <>目的表.Value3 Select count(1) from 数据源 inner join 关联表 on数据源 .A =关联表.A Inner join 目的 表 on关联表.A1 =目的表A1 And 数据源.B=目的表.BAnd 数据源.C =目的表 .C Where 数据源.Value4 <>目的表.Value4 或者可以用一个SQL语句实现如上所有的功能: Select count(1) from 数据源 inner join 关联表 on数据源 .A =关联表.A Inner join 目的 表 on关联表.A1 =目的表A1 And 数据源.B=目的表.B And 数据源.C =目的表 .C Where 数据源.Value1 <>目的表.Value1 Or 数据源.Value2 <>目的表.Value2 Or 数据源.Value3 <>目的表.Value3 Or 数据源.Value4 <>目的表.Value4 对于精度误差问题,可以用“ ABS(数据源.Value -目的表.Value) <0.001” (注:假设0.001 是允许误差)来代替“数据源.Value <>目的表.Value” 如果以上测试用例返回不等于0的值,则说明数据传输和转换失败或错误。
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BI测试范围
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可以用如下5个测试用例来验证上图中数据仓库的星型模型中事 实表和维度表的参照完整性: • Select count (1) from 事实表 nolock where A_ID not in (select A_ID from 维度表A nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where B_ID not in (select B_ID from 维度表B nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where C_ID not in (select C_ID from 维度表 C nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where D_ID not in (select A_ID from 维度表 D nolock) Select count (1) from 事实表 nolock where E_ID not in (select A_ID from 维度表E nolock) 如果以上5个测试用例返回不等于0的值,则说明不满足参考完 整性,前端立方体(Cube)必定会刷新失败。
用友
金碟
BQ,主要是OLAP和报表领域,及数据集成领域行业解决方案
QlikView(QV),OEM瑞典厂商QlikTech
国内厂商
润乾
明基逐鹿 东南பைடு நூலகம்通
润乾报表,主要是OLAP和报表领域
Analyzer,SQL Server数据库的前端展现产品 BI.OFFICE主要是OLAP和报表领域
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• 结构测试(分为3部分)
1、测试表是否存在:使用测试用 例(Test Case)如下 SQL所示: » 如果运行结果返回0,则说明目的表不存在与当 前后 台数据库中,如果返回值为1,则表明目的表存在于 当前后台数据库中。 Select Count(1) from dbo.sysobjects where id = o bject_id(N’表名 ’ ) and objectproperty(id, N’IsuserTable’) =1 2、测试表是否完整正确:
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如下图所示,有一个事实表和五个维度表(维度 表A,维度表B,维度表C,维度表D,维度表E) ,这六个表通过主外键关系相关联。事实表和维 度表A通过A_ID建立参照完整性的关系;同样, 事实表和维度表B通过B_ID建立参照完整性的关系 ;事实表和维度表C通过C_ID建立参照完整性的关 系;事实表和维度表D通过D_ID建立参照完整性 的关系;事实表和维度表E通过E_ID建立参照完整 性的关系。因此,作为测试人员必须至少写5个测 试用例来测试这个参照完整性。
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BI测试范围 数据仓库测试(以HOLAP数据仓库测试为例) 前台立方体的测试
• 维度测试
1、维度结构测试
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以地理维度为例子,见图2.1,该维度有3个级别,分别是 Big Area Name,Region Name和 Country Medium Name。因此,对结构的测试分为2个 小部分: 按照需求说明书验证该维度是否是3个级别,在验证每个级 别是否和需求一致。 必须验证有无拼写错误。 2、维度数据测试
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3、测试表的主外键是否正确: 众所周知,表的主键是定义了表的记录完整性,而外键则表明了参照完整 性,因而 表的主外键在表中是非常重要的,所以必须单独从其它测试 部分分离出来,作为一 个独立的测试模块进行验证。 同样,在SQL2000系统中,可以使用“SP_HELP 表名”得到测试表的主键 和外键的 信息。
关系测试 数据仓库中各种表之间存在这一种关系。这种关系即是人们早 已熟知的“参照完整性”。“参照完整性”测试是数据仓库测 试的一个重要模块。“参照完整性”也称为“引用完整性”( 在本文中统一称为参照完整性),参照完整性指添加,修改或 删除记录时,表间的关联性不可破坏。在SQL Server中,参照 完整性基于主键与外键或唯一键(Unique)与外键的关系。参 照完整性确保在各个关联的表中的值是一致的【1】。 对于 数据仓库,存在着事实表(Fact Table)和维度表( Dimension Table),如果删除维度表中的某条记录,那么对 应的事实表也必须删除相关记录, 如果事实表插入新的记录, 那么维度表也必须插入相关的记录。
BI测试基础
——测试交付部 向长喜
目录 BI概述 BI的体系架构 BI的发展历程 BI的发展趋势 主流BI厂商及产品 BI测试范围 BI测试方法 BI测试工具
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BI概述
BI定义 BI是Business Intelligence简称,中文释为商业智 能,又称商务智能。通常理解为将企业中现有的数 据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策 的工具。商业智能的概念于是1996年由加特纳集 团(Gartner Group)最早提出:“商业智能描述 了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持 系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供企 业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和 分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分 发到企业各处。” 目前,学术界对商业智能的定义并不统一。
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BI的体系架构
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BI的发展历程
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BI的发展趋势 功能上具有可配置性、灵活性、可变化性 从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展 从传统功能向增强型功能转变 加强了绩效管理功能 产品模块的集成 加强处理结构化和非结构化数据的能力 加强了预测分析功能
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BI测试范围
2、测试表是否完整正确: 表的完整性测试主要是指表的结构必须和ER 图相一致,在 这个测试部分必须测试 以下几个部分: 首先,需要验 证目的表的字段是否和ER图相同,目的表不能增加也不 能丢失任何 字段; 其次,需要对每一个字段的数据类 型进行验证,如INT不能是BIGINT类型,或者 CHAR不 能是VARCHAR类型;再次,对每一个数据类型的长度 进行验证,数据类型 长度太长会降低系统的性能,而数 据类型太短则会影响数据的精度。最后,必须对每一个 字段的约束进行验证,如该字段是否允许为空,是否是 能自增 长等。 在SQL2000系统中,可以使用“SP_HELP 表名”得到测试 表的结构信息。