移动APP测试痛点----解决方案

最新推荐文章于 2025-09-11 00:40:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-11 00:40:43 发布 · 678 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#压力测试 #测试用例 #测试覆盖率 #功能测试 #测试工具

移动APP测试面临迭代效率低、设备获取困难、用户体验难验证和问题收集定位复杂等问题。行业解决方案包括集成化的功能测试平台、云端实验室以及云测试服务，如TestBird，它们提供按需付费的真机测试、自动化测试和全面的问题呈现，帮助提高测试效率和用户体验，同时降低成本。

移动APP质量验证面临的挑战

TOP1 迭代效率低

开发测试速度跟不上需求变化

主要问题：1.手工测试信息混乱

2.老特性的回归影响新特性的验证

3.开发定位问题缺乏足够信息支撑

每次迭代功能特性众多，周期常为1~2周或更短；每轮迭代都由诸多微循环构成，微循环的效率决定了迭代的效率

迭代测试循环

 

业内解决方案

集成化的功能测试平台

快速准确记录问题现象

全面呈现问题，包括日志、截图、性能指标等

TOP2 设备获取困难

手机难以获取，费用高管理难度大

从研发流程角度，终端在APP的开发调试、功能测试、问题定位等环节都会用到

从质量效果来说，移动APP需要保证在主流终端上都能运行通过，才能保障用户的转化和留存率

存在问题

1.自购手机一次性投入成本高，且手机更新换代

2.大量的手机资源，难以管理，经常会会出现手机找不到的情况

3.就算有大量的手机，多数也无法实现批量自动化测试，手工测试工作量也难以支撑

业界解决方案：云端实验室

1.按需付费使用，而不需要付出购买一部真机的钱

2.可以随时切换手机型号，紧紧跟踪时代潮流

3.支持兼容性测试，可调度几百部手机进行自动化测试

TOP3 用户体验难验证

需提前验证测试方法，发布前难获得真实用户

用户体验受到许多综合因素影响，业界一般采用如下方法

邀请外部的普通用户，针对软件进行探索式测试，在测试过程中提出自己的感想和问题

邀请专业用户进行专项测试，如UI测试、弱网测试、APP性能测试

服务端压力测试：在高压力情况下，服务器对APP的响应能力，直接影响到用户体验

用户体验测试，需要关注和解决如下命题

软件保密性：未发布前，客户的APP需要保密

用户的可获得性，包含普通用户和专业用户

测试成本的可接受性

服务端压力测试过程需要可控，从而支持问题定位

TOP4 测试问题收集和定位困难

以上问题总的来说可以总结为一下四点

1.市场及用户需求变化快

2.终端碎片化严重，需要确保上千款各种型号手机、pad流畅运行

3.用户体验要求高

4.用户规模海量，地域分布广泛

又想省成本，覆盖度又可以达到，项目做的快。其实目前都可以使用云测试服务问题解决，目前市场上也有很多家成熟的云测试服务平台。

TestBird - 移动互联测试专家

特点：

• 覆盖广泛： 20000 部主流真机，覆盖 98% 的主流机型和 95% 的目标用户
•
• 深度高效：能深入内部功能进行测试， 24 小时快速完成测试
•
• 报告精细：详尽专业测试报告，丰富的日志和截图详细记录测试全程
•
• 定位准确：平均每款应用发现 65 个问题，日志和截图联动分析准确定位 bug

TestBrid
关注
【周志华 机器学习】入门（上）
PANSS__的博客
07-15 1445
线性判别分析（LDA）基本思想是通过降维将数据投影到一个低维空间，同时最大化不同类别之间的类内距离，最小化同一类别内部的方差，以此来实现数据的有效分类。在单变量情况下，假设我们有一个解释变量 ( x ) 和一个目标变量 ( y )，我们的目标是找到一个线性函数，即一条直线，来描述它们之间的关系。在机器学习中，特征通常表示为数据中的列，可以是数值、分类或其他类型的数据。每个叶节点最终会对应一个类别（分类任务）或一个预测值（回归任务），这个类别或预测值是基于到达该节点的所有样本的统计结果得出的。
机器学习（西瓜书）第八章 集成学习
最新发布
在猴站学算法
09-11 819
集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。
《机器学习(周志华)》学习笔记.pdf
05-12
138页的内容，完整记录了学周志华西瓜书《机器学习》16个篇章的学习和体会。
【西瓜书】part1：机器学习基础知识
weixin_46404552的博客
03-02 1478
part1机器学习基础知识
周志华-机器学习
liqq234的博客
05-03 7538
第一章 绪论 思维导图 关键问题 1.假设空间 概念 所有属性可能取值构成的假设集合 计算 列出可能的样本点，即特征向量 2.版本空间 概念 与训练集一致的假设集合 习题: 1.1 计算步骤 先列出假设空间 删除与正例不一致，与反例一致的假设 得到版本空间 第一步 假设空间： 色泽取值：青绿、乌黑 根蒂取值：蜷缩、稍蜷 敲声取值： 浊响、沉闷 1. 色泽 = *, 根蒂 = *, 敲声 = * 2. 色泽 = 青绿, 根蒂 = *, 敲声 = * 3. 色泽 = 乌黑, 根蒂 = *, 敲
机器学习——周志华
ibelieve5的博客
08-30 1778
经典定义：利用经验改善系统自身的性能。随着该领域的发展，目前主要研究智能数据分析的理论和恶方法。大数据 不等于 大价值。
《机器学习》（西瓜书）公式详解
04-04
“周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的...
（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章 --- 假设空间与版本空间等
Sail的博客
10-17 799
西瓜书笔记：（1）第一章 文章目录西瓜书笔记：（1）第一章简述1.2 基本术语独立同分布 理解**示例——抛骰子****为什么需要满足i.i.d.假设？****扩展**1.3 假设空间版本空间1.4 归纳偏好NFL定理数据挖掘与机器学习关系机器学习领域期刊 简述 开始一种新的学习方式，顺便帮助总结，方便之后的回顾，以及也起到一个监督自己打卡的作用。 1.2 基本术语 数据集（data set）：记录的数据集合 ，其中的每一条记录成为 示例（instance）或者样本(sample) 特征（feature）\
周志华西瓜书公式勘误(一)之公式2.27勘误
u014230360的博客
11-11 2317
刚开始读周志华老师的机器学习西瓜书，读到第38页时感觉公式2.27的公式有误，照书上的理解怎么也说不通，网上搜一下，果然发现知乎上有人提问。可惜知乎上的回答也不能让人满意，不仅罗里吧嗦，还满屏公式让人难以读不下去，给出的结论也让人难以信服。下面我写下个人以为的正确结果并尝试为大家进行解读，有不认同的地方可以予以反驳，大家互相交流共同进步。 首先说结论，个人以为正确的公式应该是 下面我来为大家进行解读。 首先，我们有两个假设：和。我们欲反驳假设，所需要做的其实就是证明，对于任意来说，出现测试错误率为
机器学习笔记（三）：西瓜书第4章——决策树
LuoMin2523的博客
07-23 1202
决策树学习的基本算法，可参看周志华老师的《机器学习》 。 1、2、3 基本流程、划分、剪枝 决策树的结构： 一个根结点 若干个内部结点 若干个叶结点 根结点包含样本全集，其他每个结点则对应于一个属性测试，叶结点对应于决策结果。 划分 在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回:(1)当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分;(2)当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;(3)当前结点包含的样本集合为空，不能划分。除了这三种情形，我们一般需要对样...
《机器学习（周志华）》 习题4.3答案
勿忘初衷
03-24 7638
问题：编程实现基于信息熵（信息增益）进行划分进行划分选择的决策树算法，并为表4.3（西瓜数据集3.0）中数据生成一棵决策树。 代码生成结果与书本结果基本一致，唯有(触感=硬滑)和(触感=软粘)时我的答案分别是（坏瓜）和（好瓜），而书本答案恰好相反。这里应为书本错误，因为根据数据人肉眼判定，稍糊硬滑的数据都为否，稍糊软粘数据都为是。如果有和我结论不一致的同学，欢迎指正！感谢ICS_的指出，在周老师
周志华机器学习（西瓜书）学习笔记（持续更新）
热门推荐
yhdsss875的博客
11-04 1万+
《周志华机器学习》笔记第1章 绪论1.1 引言1.2 基本术语1.3 假设空间1.4 归纳偏好1.5 发展历程1.6 应用现状第2章 模型评估与选择 第1章 绪论 1.1 引言 机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。其所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”(model)的算法，即“学习算法”(learning algorithm)。 本书中，“模型”泛指从数据中学得的结果，有的文献中用“模型”指全局性结果，二用“模式”指局部性结果。 1.2 基本术语 要进行机器
机器学习 周志华
weixin_43977590的博客
06-08 2401
第一章 绪论   一.基本概念    1.引言    2.基本术语     （1）    3.    4.    5. 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 第十一章 第十二章 第十三章 ......
机器学习-周志华教授
carry_gyu的博客
10-16 1039
周志华教授网课学习笔记
机器学习（1）——周志华
m0_52792591的博客
01-06 1350
机器学习:利用经验改善系统的自身性能随着机器学习领域的发展，目前主要研究只能数据分析的理论和方法，并已成为只能数据分析技术的源泉之一暂时就学这么多，明天继续。
《机器学习》周志华西瓜书笔记
flashdesigner的博客
09-09 2191
导数（Derivative）是微积分中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。具体来说，对于函数y=f(x)，在点x0处的导数定义为：这里，Δx是一个很小的增量，它表示x从x0​变化到x0​+Δx时，函数值f(x)的变化量与Δx之比的极限。如果这个极限存在，那么我们就说函数f(x)在点x0​处是可导的，并且称这个极限值为函数在点x0​处的导数，记作或，有时也简记为y′ 或 ​（当不特别指明x0​时）。导数的几何意义是函数图像在点x0。
周志华《机器学习》勘误表
Will Lin的博客
10-01 6037
周志华老师的《机器学习》的勘误。当时买的是第一次印刷的版本，现在都是第10次印刷了... 转发作收藏 原帖地址： http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm 勘误修订 [部分修订是为了更便于读者理解，并非原文有误] (第一版第十次印刷, 2016年9月)： (第一版第九次印刷,
周志华机器学习--模型评估与选择
weixin_45448833的博客
12-13 1164
第一章 绪论第二章 模型评估与选择第三章 线性模型第四章 决策树第五章 支持向量机第六章 神经网络第七章 贝叶斯分类器第八章 集成学习和聚类。
机器学习周志华西瓜书习题答案
01-27
### 关于《机器学习》周志华西瓜书课后习题解析 #### 不同章节的习题特点与解决方法 对于不同章节中的具体题目，解决方案各有侧重。例如，在第九章中提到的内容涉及较为复杂的模型评估和技术应用[^1]。 #### 构建不剪枝决策树的具体案例分析 当处理特定的数据集如西瓜数据3.0α时，构建不剪枝决策树的过程不同于简单的决策桩。这里需要考虑更多的节点分裂标准以及如何全面地利用特征属性进行划分，而不是仅仅依赖单一条件做出判断[^2]。 #### 计算假设空间大小的方法探讨 针对西瓜分类问题中的假设空间计算，如果采用最多包含k个合取式的析合范式，则可以通过组合数学的方式估计可能存在的假设数量。这涉及到对给定条件下所有潜在模式的理解和量化[^3]。 #### 版本空间的概念及其求解过程说明 版本空间是指既能够解释已有观察又尽可能泛化到未见实例的一组假设集合。通过移除那些无法匹配已知正例或反而能解释负例的候选方案，可以逐步缩小这一范围直至找到最优解[^4]。 ```python def calculate_hypothesis_space_size(attributes, values_per_attribute): """ Calculate the size of hypothesis space given attributes and their possible value counts. :param attributes: List of attribute names :param values_per_attribute: Dictionary mapping each attribute to its number of distinct values :return: Total number of hypotheses in the space """ total_combinations = 1 for attr in attributes: if attr in values_per_attribute: total_combinations *= (values_per_attribute[attr] + 1) # Include wildcard '*' return total_combinations - 1 # Exclude completely wild card case '* * ...' # Example usage based on provided information from reference [3] attributes = ["色泽", "根蒂", "敲声"] value_counts = {"色泽": 2, "根蒂": 2, "敲声": 2} print(f"The estimated number of possible hypotheses is {calculate_hypothesis_space_size(attributes, value_counts)}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值