跟着芒果一起好好学习，天天向上~
在上周日我们举办了V咖分享会第二十三期的分享，这是分享是这次由大咖策风小k-k神给大家分享的“大数据下的数据清洗质量保证”，传授他在多年测试职业生涯过程中实践经验的。现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识，本次整理内容包含我们的V咖k神的分享内容，部分提问及回复。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴，请积极参与到我们分享会中来，我们的分享会每两周就有一次哟~
因为本次的分享时间超过30分钟，所以分为上下部分给大家介绍，这是第二部分内容：
分享人：策风小k
软件测试专家，互联网资深测试讲师，IBM认证工程师，中国高智商协会会员。
从事软件测试9年，现就职于杭州某大数据分析公司，负责质量管理平台的构建设计。TestOps推动者，擅长接口自动化测试、性能测试，爱好广泛，诙谐幽默。。
分享主题：大数据下的数据清洗质量保证
保障数据清洗的质量和效率
1.了解数据清洗到底干了哪些事儿
2.数据清洗规则在常规测试手段上的难点
3.数据工厂如何体现在数据清洗测试上
4.流程化的数据清洗校验策略
分享内容部分PPT：
答疑与讨论：
策风小k:
这边给贴个严格策略和宽松策略的案例：
干勾鱼:
验证清洗表的数据，用的什么自动化工具呀
策风小k:
@干勾鱼 一般建议这块独立开发校验脚本
可以借助一些json比对工具
但是在整个用例设计管理和调用上 最好是独立开发一个后段框架。这个有兴趣后面单独找我可以聊下方案
leon:
清洗算法测完以后，需不需要和开发根据原数据清洗完的结果数据做对比？
策风小k:
@leon 原数据全部自己构造 要比对的，但这个过程会在自动化断言中完成
@leon 因为我们每条用例只对一个jsonpath下的某字段按照规则设计用例
leon:
[语音]
策风小k:
[语音]
Eric:
金融领域测试过程测试数据准备比较耗时，有没有比较好的方法
策风小k:
[语音]
干勾鱼:
清洗表的数据一般根据业务表计算出来的，我们看的是最终的结果值，用json对比工具，咋对比呀
策风小k:
[语音]
这个可以参考一下
策风小k:
还有些朋友可以通过部署jacoco方式，把自动化代码覆盖率给顺带做了
策风小k:
就这种平台化管理各个应用的覆盖率
方便补充用例
目前可能各位只能做全量覆盖率的统计，我这边开发了增量代码覆盖率统计，你们也可以研究一下。
需要修改jacoco源码探针的逻辑
增量代码覆盖对版本迭代覆盖率的统计有好处
leon:
我们原数据也是有些不完整的，数据算法开发人员就是在这份数据上开发的
这种情况是不是只能测试这边自己mock数据来测试开发的清洗算法？
策风小k:
@leon 原始数据不完整其实还是应该做好监控 及时做增量补充
张刚强:
@策风小k 你发的是你们自己开发的testops测试平台吗，
肯肯:
还是厉害的！这几天我也要做公司的数据清洗了头疼
策风小k:
@张刚强 嗯是的。这个是自己开发的平台
张刚强:
不错，可以多学习下，最近我们公司也在开发
策风小k:
可以，除了用例管理，覆盖率查看，还可以部署监控 都可以加进去，总的来讲是一套质量管理平台，后续CICD自动化监控环节，都可以走这套
张刚强:
嗯，考虑接口全链路压测也可以做，用httprunner locust结合
策风小k:
张刚强:
权重可以配比
集成的grafama
策风小k:
嗯，是的。常规的influxdb grafama都可以配套去用，细的可以配合开发打埋点监控对接上。
