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面向数据的检验英文解释翻译、面向数据的检验的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 data-oriented testing

分词翻译:

面向的英语翻译:

look on

数据的英语翻译:

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

检验的英语翻译:

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

专业解析

在汉英词典视角下,“面向数据的检验”(Data-Oriented Testing)指一种以数据为核心驱动力的软件测试方法论。其核心在于利用数据来设计、执行和验证测试用例,而非仅依赖预定义的业务逻辑或用户操作路径。以下是其详细解释与关键要素:


一、术语定义与核心内涵

  1. “面向数据” (Data-Oriented)

    指测试活动的焦点集中在数据的生成、选择、变异与分析上。测试用例的设计围绕输入/输出数据、数据流及数据状态变化展开,旨在覆盖数据边界、异常值和组合场景。

    来源:IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology (IEEE Std 610.12-1990)

  2. “检验” (Testing)

    此处特指通过执行程序验证其行为是否符合预期的过程。在数据导向语境下,检验的重点是系统对多样化数据的处理能力、容错性及输出一致性。

    来源:ISO/IEC/IEEE 29119-1:2013 Software Testing Standard


二、与传统测试方法的区别

维度 面向数据的检验 传统脚本化检验
驱动核心 数据多样性覆盖 预定义操作流程
用例生成 自动化数据组合与变异 手工编写脚本逻辑
覆盖目标 数据边界、异常、格式兼容性 功能路径与用户场景
适应性 更适用于数据密集型系统(如AI、大数据) 适用于流程明确的业务系统

来源:National Institute of Standards and Technology (NIST) Special Publication 500-235


三、关键技术实践

  1. 数据池构建 (Data Pooling)

    创建覆盖等价类划分、边界值、无效类型的结构化数据集,例如:

    • 数值范围:[0, 100] 的边界值 {-1, 0, 1, 99, 100, 101}
    • 字符串格式:UTF-8特殊字符、SQL注入片段等
  2. 变异测试 (Mutation Testing)

    主动注入数据错误(如字段缺失、类型错乱、精度超限),验证系统的鲁棒性与异常处理机制。

    来源:ACM Computing Surveys "Data-Centric Testing" (Vol. 54, Issue 9)


四、典型应用场景

来源:Microsoft Research Technical Report "Data-Driven Testing in Practice"


五、权威定义参考

Data-Oriented Testing

A testing approach where test cases are derived from data specifications, focusing on data flow, data integrity, and system behavior under varied data conditions rather than predefined procedural steps.

—— IEEE Standard Dictionary of Electrical and Electronics Terms

网络扩展解释

“面向数据的检验”是一个与数据质量管理和测试相关的术语,具体含义需结合应用场景理解。以下是不同角度的解释:

一、基本定义

该术语在不同领域的核心含义是以数据为核心对象进行验证或测试。在计算机领域,其英文对应为“data-oriented testing”,指针对数据设计测试用例的软件测试方法;在数据管理领域,则指对数据质量的系统性检验流程。

二、数据检验的五大维度(参考、3)

  1. 完整性
    检查数据是否存在缺失值或空字段,例如调查问卷是否所有必填项均有记录。

  2. 准确性
    验证数值型数据范围合理性(如年龄不出现负数)、文本型数据格式规范(如电话号码位数正确)。

  3. 一致性
    通过对比不同系统的数据映射关系,如ERP与CRM系统中的客户编码是否统一。

  4. 唯一性
    检测重复数据,例如同一身份证号在数据库中是否仅出现一次。

  5. 有效性
    判断数据是否符合业务逻辑,如订单总金额是否等于单价乘以数量。

三、实施方法

四、应用场景

  1. 科研领域:确保实验观测记录的有效性(如临床试验数据)
  2. 软件开发:测试数据库事务处理能力
  3. 商业分析:保障BI报表数据的可信度

注:具体实施时需注意,不同行业的数据检验标准存在差异(如金融行业对数据一致性的要求高于一般电商),建议结合具体业务需求制定检验规则。

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