深圳市妙同業(yè)務(wù)邏輯上機(jī)測(cè)試，測(cè)試人員怎么快速熟悉供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)邏輯

來源：整理時(shí)間：2023-04-30 22:42:23 編輯：深圳生活手機(jī)版

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1，測(cè)試人員怎么快速熟悉供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)邏輯
2，如何有效的進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯測(cè)試
3，前端和后端哪個(gè)好學(xué)
4，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識(shí)
5，信用評(píng)分模型體系中賬戶評(píng)分分值范圍

1，測(cè)試人員怎么快速熟悉供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)邏輯

快速熟悉供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)邏輯最好途徑是求教與老師傅，有經(jīng)驗(yàn)的人。

你說呢...

測(cè)試人員怎么快速熟悉供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)邏輯

2，如何有效的進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯測(cè)試

那位高手知道SP公司的成立流程,需要怎樣操作,最好希望能搞定有關(guān)SP公司成立前期工作的(譬如網(wǎng)站,網(wǎng)關(guān)等方面),希望得到寶貴意見.如有這方面專長(zhǎng)的高手,具體能留下聯(lián)系方式以便進(jìn)一步談?wù)労献魇乱?

url路由就是根據(jù)pathinfo直接include指定路徑下的action文件并new對(duì)應(yīng)的對(duì)象出來執(zhí)行啊，哪里需要什么switch。

業(yè)務(wù)邏輯測(cè)試？有點(diǎn)廣哦~假如在集成測(cè)試階段，可以根據(jù)需求先編寫測(cè)試要點(diǎn)并評(píng)審，然后根據(jù)要點(diǎn)編寫測(cè)試用例并評(píng)審，最后執(zhí)行用例，發(fā)現(xiàn)了缺陷進(jìn)行提交缺陷并進(jìn)行跟蹤，回歸測(cè)試，最后等待驗(yàn)收就OK了。

如何有效的進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯測(cè)試

3，前端和后端哪個(gè)好學(xué)

前端工程師負(fù)責(zé)Web前端開發(fā)、移動(dòng)端開發(fā)、大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)端開發(fā)。Web前端開發(fā)針對(duì)PC端開發(fā)任務(wù)；移動(dòng)端開發(fā)包括Android開發(fā)、iOS開發(fā)和各種小程序開發(fā)，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的帶動(dòng)下，移動(dòng)端的開發(fā)任務(wù)量是比較大的；大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)則主要是基于已有的平臺(tái)完成最終分析結(jié)果的呈現(xiàn)，呈現(xiàn)方式通常也有多種選擇。后端工程師負(fù)責(zé)平臺(tái)設(shè)計(jì)、接口設(shè)計(jì)和功能實(shí)現(xiàn)。平臺(tái)設(shè)計(jì)主要是搭建后端的支撐服務(wù)容器；接口設(shè)計(jì)主要針對(duì)于不同行業(yè)進(jìn)行相應(yīng)的功能接口設(shè)計(jì)，通常一個(gè)平臺(tái)有多套接口，就像衛(wèi)星導(dǎo)航平臺(tái)設(shè)有民用和軍用兩套接口一樣；功能實(shí)現(xiàn)則是完成具體的業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)。前后端開發(fā)的相似點(diǎn)：函數(shù)式編程、模塊化思想、分層思想、單元測(cè)試、lint、assert 方法、日志、聲明式和命令式的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)處理的本質(zhì)實(shí)踐與思考、部分庫的使前后端開發(fā)的區(qū)別：前端、重用戶體驗(yàn)、對(duì)UI庫的依賴較強(qiáng)、界面的個(gè)性化較強(qiáng)、處理各個(gè)瀏覽器平臺(tái)對(duì)界面的渲染差異、后端、并發(fā)處理、事務(wù)、部署復(fù)雜，特別是微服務(wù)出來后、具體的功能特性，如大數(shù)據(jù)分析，AI方面的工作。通過以上總結(jié)的Web前端和后端的區(qū)別，可以看出前端開發(fā)的內(nèi)容是我們?cè)诰W(wǎng)頁看到的內(nèi)容，而后端開發(fā)主要業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則。有的人認(rèn)為，前端很好學(xué)，后端不好學(xué)。也有的人認(rèn)為，前端不好學(xué)，后端好學(xué)，歸根到底還得看個(gè)人興趣。

都是可以，前景都不錯(cuò)，IT行業(yè)前景好，薪資也很可觀，選擇培訓(xùn)學(xué)校的時(shí)候重點(diǎn)關(guān)注機(jī)構(gòu)的口碑情況、師資力量、課程詳情、費(fèi)用等等方面，希望你早日學(xué)有所成。

前端和后端哪個(gè)好學(xué)

4，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識(shí)

數(shù)據(jù)分析所需要掌握的知識(shí)：數(shù)學(xué)知識(shí)對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)性內(nèi)容，公式計(jì)算，統(tǒng)計(jì)模型等。當(dāng)你獲得一份數(shù)據(jù)集時(shí)，需要先進(jìn)行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)。而對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計(jì)模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。分析工具對(duì)于分析工具，SQL 是必須會(huì)的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學(xué)會(huì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計(jì)函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢(shì)。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python 適用性強(qiáng)，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領(lǐng)域有所發(fā)展，學(xué)習(xí) Python 也是相當(dāng)有必要的。當(dāng)然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨(dú)立把數(shù)據(jù)化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會(huì)用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會(huì)快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當(dāng)然，編程技術(shù)不需要達(dá)到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會(huì)用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業(yè)務(wù)理解對(duì)業(yè)務(wù)的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、還有最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對(duì)業(yè)務(wù)本身的理解。對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡(jiǎn)單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對(duì)業(yè)務(wù)的基本了解就可以。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要對(duì)業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點(diǎn)，對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對(duì)業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。邏輯思維對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個(gè)指標(biāo)變化的前因后果，會(huì)給業(yè)務(wù)帶來的影響。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對(duì)邏輯思維的要求也是最高的。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。聽起來很高大上，其實(shí)包括的范圍很廣，做個(gè) PPT 里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化。對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報(bào)告，能清楚地展示數(shù)據(jù)，就達(dá)到目標(biāo)了。對(duì)于稍高級(jí)的數(shù)據(jù)分析師，需要使用更有效的數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)實(shí)際需求做出或簡(jiǎn)單或復(fù)雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。協(xié)調(diào)溝通數(shù)據(jù)分析師不僅需要具備破譯數(shù)據(jù)的能力，也經(jīng)常被要求向項(xiàng)目經(jīng)理和部門主管提供有關(guān)某些數(shù)據(jù)點(diǎn)的建議，所以，你需要有較強(qiáng)的交流能力。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨(dú)立帶項(xiàng)目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項(xiàng)目協(xié)調(diào)能力。

5，信用評(píng)分模型體系中賬戶評(píng)分分值范圍

信用評(píng)分模型是近年來興起的一種為了保障銀行和其他金融部門的金融安全而設(shè)立的一種關(guān)于人身金融權(quán)限的劃定模型。該模型指根據(jù)客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評(píng)分模型，得到不同等級(jí)的信用分?jǐn)?shù)，根據(jù)客戶的信用分?jǐn)?shù)，來決定客戶所可以持有的金額權(quán)限，從而保證還款等業(yè)務(wù)的安全性。而隨著在現(xiàn)代社會(huì)和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評(píng)分模型的發(fā)展前景不可估量。

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建信用評(píng)分模型一般可以分為10個(gè)步驟，它們分別是：業(yè)務(wù)目的確定、數(shù)據(jù)源識(shí)別、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量審核、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋、應(yīng)用建議和結(jié)果應(yīng)用。這些可以形象地表示為（圖一）：1) 商業(yè)目標(biāo)確定: 明確數(shù)據(jù)挖掘的目的或目標(biāo)是成功完成任何數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的關(guān)鍵。例如，確定項(xiàng)目的目的是構(gòu)建個(gè)人住房貸款的信用評(píng)分模型。2) 確認(rèn)數(shù)據(jù)源識(shí)別: 在給定數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)目標(biāo)的情況下，下一個(gè)步驟是尋找可以解決和回答商業(yè)問題的數(shù)據(jù)。構(gòu)建信用評(píng)分模型所需要的是關(guān)于客戶的大量信息，應(yīng)該盡量收集全面的信息。所需要的數(shù)據(jù)可能是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可能是數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，也可能是外部數(shù)據(jù)。如果沒有所需的數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)收集就是下一個(gè)必需的步驟。3) 數(shù)據(jù)收集: 如果銀行內(nèi)部不能滿足構(gòu)建模型所需的數(shù)據(jù)，就需要從外部收集，主要是從專門收集人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、消費(fèi)者信用歷史數(shù)據(jù)、地理變量、商業(yè)特征和人口普查數(shù)據(jù)的企業(yè)購買得到。4) 數(shù)據(jù)篩選: 對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，為挖掘準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。在實(shí)際項(xiàng)目中，由于受到計(jì)算處理能力和項(xiàng)目期限的限制，在挖掘項(xiàng)目中想用到所有數(shù)據(jù)是不可能實(shí)現(xiàn)的。因此數(shù)據(jù)篩選是必不可少的。數(shù)據(jù)篩選考慮的因素包括...利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建信用評(píng)分模型一般可以分為10個(gè)步驟，它們分別是：業(yè)務(wù)目的確定、數(shù)據(jù)源識(shí)別、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量審核、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋、應(yīng)用建議和結(jié)果應(yīng)用。這些可以形象地表示為（圖一）：1) 商業(yè)目標(biāo)確定: 明確數(shù)據(jù)挖掘的目的或目標(biāo)是成功完成任何數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的關(guān)鍵。例如，確定項(xiàng)目的目的是構(gòu)建個(gè)人住房貸款的信用評(píng)分模型。2) 確認(rèn)數(shù)據(jù)源識(shí)別: 在給定數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)目標(biāo)的情況下，下一個(gè)步驟是尋找可以解決和回答商業(yè)問題的數(shù)據(jù)。構(gòu)建信用評(píng)分模型所需要的是關(guān)于客戶的大量信息，應(yīng)該盡量收集全面的信息。所需要的數(shù)據(jù)可能是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可能是數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，也可能是外部數(shù)據(jù)。如果沒有所需的數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)收集就是下一個(gè)必需的步驟。3) 數(shù)據(jù)收集: 如果銀行內(nèi)部不能滿足構(gòu)建模型所需的數(shù)據(jù)，就需要從外部收集，主要是從專門收集人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、消費(fèi)者信用歷史數(shù)據(jù)、地理變量、商業(yè)特征和人口普查數(shù)據(jù)的企業(yè)購買得到。4) 數(shù)據(jù)篩選: 對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，為挖掘準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。在實(shí)際項(xiàng)目中，由于受到計(jì)算處理能力和項(xiàng)目期限的限制，在挖掘項(xiàng)目中想用到所有數(shù)據(jù)是不可能實(shí)現(xiàn)的。因此數(shù)據(jù)篩選是必不可少的。數(shù)據(jù)篩選考慮的因素包括數(shù)據(jù)樣本的大小和質(zhì)量。5) 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè): 一旦數(shù)據(jù)被篩選出來，成功的數(shù)據(jù)挖掘的下一步是數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)和數(shù)據(jù)整合。目的就是提高篩選出來數(shù)據(jù)的質(zhì)量。如果質(zhì)量太低，就需要重新進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選。6) 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換: 在選擇并檢測(cè)了挖掘需要的數(shù)據(jù)、格式或變量后，在許多情況下數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換非常必要。數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中的特殊轉(zhuǎn)換方法取決于數(shù)據(jù)挖掘類型和數(shù)據(jù)挖掘工具。一旦數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換完成，即可開始挖掘工作。7) 數(shù)據(jù)挖掘: 挖掘數(shù)據(jù)是所有數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中最核心的部分。在時(shí)間或其它相關(guān)條件（諸如軟件等）允許的情況下，最好能夠嘗試多種不同的挖掘技巧。因?yàn)槭褂迷蕉嗟臄?shù)據(jù)挖掘技巧，可能就會(huì)解決越多的商業(yè)問題。而且使用多種不同的挖掘技巧可以對(duì)挖掘結(jié)果的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。例如：在構(gòu)建信用評(píng)分模型時(shí)，分類可以通過三種方法來實(shí) 現(xiàn)：決策樹，神經(jīng)分類和邏輯回歸，每一種方法都可能產(chǎn)生出不同的結(jié)果。如果多個(gè)不同方法生成的結(jié)果都相近或相同，那么挖掘結(jié)果是很穩(wěn)定、可用度非常高的。如果得到的結(jié)果不同，在使用結(jié)果制定決策前必須查證問題所在。8) 結(jié)果解釋: 數(shù)據(jù)挖掘之后，應(yīng)該根據(jù)零售貸款業(yè)務(wù)情況、數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)和商業(yè)目的來評(píng)估和解釋挖掘的結(jié)果。9) 應(yīng)用建議：數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵問題，是如何把分析結(jié)果即信用評(píng)分模型轉(zhuǎn)化為商業(yè)利潤(rùn)。10) 結(jié)果應(yīng)用：通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建的信用評(píng)分模型，有助于銀行決策層了解整體風(fēng)險(xiǎn)分布情況，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供基礎(chǔ)。當(dāng)然，其最直接的應(yīng)用就是將信用評(píng)分模型反饋到銀行的業(yè)務(wù)操作系統(tǒng)，指導(dǎo)零售信貸業(yè)務(wù)操作。數(shù) 據(jù)挖掘方法可以依據(jù)其功能被分成4組：預(yù)估模型、分類、鏈接分析和時(shí)間序列預(yù)測(cè)。每一項(xiàng)功能都可以被開發(fā)和修改成為適應(yīng)不同業(yè)務(wù)的應(yīng)用。比如: 分類模型可以被運(yùn)用到建立信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型、流失模型、欺詐預(yù)測(cè)模型和破產(chǎn)模型等。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的每一項(xiàng)功能，有許多不同的方法或算法可以使用。本文所討論的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型主要是屬于分類模型，所以用到的方法主要有分類分析和分割分析。分類分析主要方法包括：決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、區(qū)別分析、邏輯回歸、概率回歸；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口統(tǒng)計(jì)分割、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割。