本發(fā)明涉及軟件測試，尤其涉及一種軟件測試分析方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術：

1、在軟件實際的測試過程中，因為軟件測試工具對于軟件性能的測試過程中會受到網(wǎng)絡波動的影響，從而導致在數(shù)據(jù)中會出現(xiàn)因為網(wǎng)絡波動造成的數(shù)值波動，在出現(xiàn)這種情況時，無法準確地將因為網(wǎng)絡波動造成的異常數(shù)據(jù)點進行識別。目前術無法準確地檢測出軟件測試過程中的異常數(shù)據(jù)，導致軟件測試不準確的問題。

2、上述內(nèi)容僅用于輔助理解本發(fā)明的技術方案，并不代表承認上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種軟件測試分析方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現(xiàn)有技術無法準確地檢測出軟件測試過程中的異常數(shù)據(jù)，導致軟件測試不準確的問題的技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種軟件測試分析方法，所述方法包括以下步驟：

3、對目標測試軟件進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)；

4、對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)；

5、基于所述異常數(shù)據(jù)對所述原始時序數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，并基于清洗后的所述原始時序數(shù)據(jù)對所述目標測試軟件進行測試分析。

6、可選地，所述對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，包括：

7、獲取所述原始時序數(shù)據(jù)中的并發(fā)用戶量，以及所述并發(fā)用戶量對應的請求響應時間；

8、基于所述并發(fā)用戶量和所述請求響應時間確定趨勢變化異常程度；

9、基于所述趨勢變化異常程度對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)。

10、可選地，所述基于所述趨勢變化異常程度對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，包括：

11、基于所述趨勢變化異常程度對所述原始時序數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)點之間的局部平均連接距離進行校正；

12、基于校正后的所述局部平均連接距離對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述各數(shù)據(jù)點的離群因子；

13、基于所述離群因子確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)。

14、可選地，所述基于所述趨勢變化異常程度對所述原始時序數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)點之間的局部平均連接距離進行校正，包括：

15、確定所述原始時序數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點對應的鄰域，以及所述鄰域中的鄰域數(shù)據(jù)點；

16、確定所述各數(shù)據(jù)點與所述鄰域數(shù)據(jù)點之間的鄰域距離；

17、基于所述鄰域距離確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)點之間的局部平均連接距離；

18、基于所述趨勢變化異常程度對所述局部平均連接距離進行校正。

19、可選地，所述基于校正后的所述局部平均連接距離對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述各數(shù)據(jù)點的離群因子，包括：

20、基于校正后的所述局部平均連接距離確定所述原始時序數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點的局部路徑的距離差異；

21、基于所述距離差異獲取所述各數(shù)據(jù)點的偏離信息；

22、基于所述偏離信息對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述各數(shù)據(jù)點的離群因子。

23、可選地，所述基于所述并發(fā)用戶量和所述請求響應時間確定趨勢變化異常程度，包括：

24、基于所述并發(fā)用戶量和所述請求響應時間確定所述原始時序數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點與相鄰數(shù)據(jù)點之間的斜率差異；

25、基于所述斜率差異確定所述各數(shù)據(jù)點對應的趨勢特征值；

26、基于所述趨勢特征值確定趨勢變化異常程度。

27、可選地，所述對目標測試軟件進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)，包括：

28、獲取測試環(huán)境配置信息；

29、基于所述測試環(huán)境配置信息確定數(shù)據(jù)采集間隔和并發(fā)訪問量；

30、基于所述并發(fā)訪問量構建測試用例；

31、基于所述測試用例對所述目標測試軟件進行測試，并基于所述數(shù)據(jù)采集間隔對測試過程進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)

32、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種軟件測試分析裝置，所述軟件測試分析裝置包括：

33、數(shù)據(jù)采集模塊，用于對目標測試軟件進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)；

34、異常檢測模塊，用于對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)；

35、測試分析模塊，用于基于所述異常數(shù)據(jù)對所述原始時序數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，并基于清洗后的所述原始時序數(shù)據(jù)對所述目標測試軟件進行測試分析。

36、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種軟件測試分析設備，所述軟件測試分析設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的軟件測試分析程序，所述軟件測試分析程序配置為實現(xiàn)如上文所述的軟件測試分析方法的步驟。

37、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種存儲介質，所述存儲介質上存儲有軟件測試分析程序，所述軟件測試分析程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的軟件測試分析方法的步驟。

38、本發(fā)明通過對目標測試軟件進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)，對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，基于所述異常數(shù)據(jù)對所述原始時序數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，并基于清洗后的所述原始時序數(shù)據(jù)對所述目標測試軟件進行測試分析；由于本發(fā)明通過對采集到的目標測試軟件的原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，基于異常數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，從而實現(xiàn)準確地識別出異常數(shù)據(jù)，提升了軟件測試的準確性。

技術特征：

1.一種軟件測試分析方法，其特征在于，所述軟件測試分析方法包括：

2.如權利要求1所述的軟件測試分析方法，其特征在于，所述對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，包括：

3.如權利要求2所述的軟件測試分析方法，其特征在于，所述基于所述趨勢變化異常程度對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，包括：

4.如權利要求3所述的軟件測試分析方法，其特征在于，所述基于所述趨勢變化異常程度對所述原始時序數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)點之間的局部平均連接距離進行校正，包括：

5.如權利要求4所述的軟件測試分析方法，其特征在于，所述基于校正后的所述局部平均連接距離對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述各數(shù)據(jù)點的離群因子，包括：

6.如權利要求2所述的軟件測試分析方法，其特征在于，所述基于所述并發(fā)用戶量和所述請求響應時間確定趨勢變化異常程度，包括：

7.如權利要求1所述的軟件測試分析方法，其特征在于，所述對目標測試軟件進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)，包括：

8.一種軟件測試分析裝置，其特征在于，所述軟件測試分析裝置包括：

9.一種軟件測試分析設備，其特征在于，所述軟件測試分析設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的軟件測試分析程序，所述軟件測試分析程序配置為實現(xiàn)如權利要求1至7中任一項所述的軟件測試分析方法。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有軟件測試分析程序，所述軟件測試分析程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至7任一項所述的軟件測試分析方法。

技術總結
本發(fā)明公開了一種軟件測試分析方法、裝置、設備及存儲介質，涉及軟件測試領域，所述方法包括：對目標測試軟件進行數(shù)據(jù)采集，獲取原始時序數(shù)據(jù)，對所述原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定所述原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，基于所述異常數(shù)據(jù)對所述原始時序數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，并基于清洗后的所述原始時序數(shù)據(jù)對所述目標測試軟件進行測試分析；由于本發(fā)明通過對采集到的目標測試軟件的原始時序數(shù)據(jù)進行離群因子檢測，確定原始時序數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，基于異常數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，從而實現(xiàn)準確地識別出異常數(shù)據(jù)，提升了軟件測試的準確性。

技術研發(fā)人員：郝文超,畢海波,陳明
受保護的技術使用者：中移動金融科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/10/21