[发明专利]基于大数据分析的自动测试方法及终端设备

权利要求书

1.一种基于大数据分析的自动测试方法，其特征在于，包括：

基于已配置的多个数据源生成全量数据源选项，所述多个数据源包括与目标业务种类相关的业务数据源、预测数据源、填充数据源以及自制数据源；

获取测试人员关于所述全量数据源选项的选择结果，并确定与所述选择结果对应的所述数据源；

提取所述选择结果对应的所述数据源指向的数据，作为标准数据，并基于所述标准数据组建标准数据案例；

获取待测试数据，并将所述待测试数据与所述标准数据案例中的所述标准数据进行比对，若比对成功，则输出测试成功的提示。

2.如权利要求1所述的自动测试方法，其特征在于，所述基于已配置的多个数据源生成全量数据源选项之前，还包括：

确定与所述目标业务种类对应的办理页面，所述办理页面用于被操作以办理所述目标业务种类对应的业务；

在所述办理页面插入监控组件，通过所述监控组件获取通过所述办理页面输入的业务数据，并将所述业务数据存储至所述业务数据源对应的数据介质。

3.如权利要求1所述的自动测试方法，其特征在于，所述预测数据源对应的数据介质存储有与多个业务种类相关的历史数据，所述基于已配置的多个数据源生成全量数据源选项之前，还包括：

获取所述历史数据，并对所述历史数据进行大数据分析，筛选出所述历史数据中与所述目标业务种类相关的第一筛选数据；

对所述第一筛选数据进行预处理，清除存在异常数据的所述第一筛选数据，得到第二筛选数据；

基于所述第二筛选数据构建基础数据集，将所述基础数据集与预设的数据处理模型进行拟合，并将拟合完成的所述数据处理模型作为数据预测模型进行输出；

通过所述数据预测模型生成预测数据，并将所述预测数据存储至所述预测数据源对应的数据介质。

4.如权利要求1所述的自动测试方法，其特征在于，所述填充数据源对应的数据介质存储有与所述目标业务种类相关的多个现有数据记录，每个所述现有数据记录包含数据标识以及多个现有数据属性，所述基于已配置的多个数据源生成全量数据源选项之前，还包括：

遍历多个所述现有数据记录以查找出目标数据记录，所述目标数据记录在目标数据属性下的数据存在缺失，所述目标数据属性为所述多个现有数据属性中的一个或多个；

获取所述目标数据记录的所述数据标识，从多个所述现有数据记录的多个所述数据标识中查找出与所述目标数据记录的所述数据标识最接近的所述数据标识，并将所述最接近的所述数据标识对应的所述现有数据记录在所述目标数据属性中的数据作为所述目标数据记录中缺失的数据。

5.如权利要求1所述的自动测试方法，其特征在于，若所述选择结果指示多个所述数据源，则所述提取所述选择结果对应的所述数据源指向的数据，作为标准数据，并基于所述标准数据组建标准数据案例，包括：

获取预设的优先级序列，所述优先级序列存储有与已配置的多个所述数据源一一对应的多个优先级；

从所述选择结果指示的多个所述数据源中，按照所述优先级序列依次提取所述优先级从高到低的所述数据源指向的数据作为所述标准数据，并组建多个所述标准数据案例；

所述将所述待测试数据与所述标准数据案例中的所述标准数据进行比对，若比对成功，则输出测试成功的提示，包括：

将所述待测试数据按照所述优先级序列依次与多个所述标准数据案例中的所述标准数据进行比对，若所述待测试数据与其中一个所述标准数据案例中的所述标准数据比对成功，则输出所述测试成功的提示。