深圳市妙同業務邏輯上機測試，測試人員怎么快速熟悉供應鏈業務邏輯

來源：整理時間：2023-04-30 22:42:23 編輯：深圳生活手機版

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1，測試人員怎么快速熟悉供應鏈業務邏輯
2，如何有效的進行業務邏輯測試
3，前端和后端哪個好學
4，數據分析需要掌握哪些知識
5，信用評分模型體系中賬戶評分分值范圍

1，測試人員怎么快速熟悉供應鏈業務邏輯

快速熟悉供應鏈業務邏輯最好途徑是求教與老師傅，有經驗的人。

你說呢...

測試人員怎么快速熟悉供應鏈業務邏輯

2，如何有效的進行業務邏輯測試

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SP公司成立前期工作的(譬如網站,網關等方面),希望得到寶貴意見.如有這方面專長的高手,具體能留下聯系方式以便進一步談談合作事宜.

url路由就是根據pathinfo直接include指定路徑下的action文件并new對應的對象出來執行啊，哪里需要什么switch。

業務邏輯測試？有點廣哦~假如在集成測試階段，可以根據需求先編寫測試要點并評審，然后根據要點編寫測試用例并評審，最后執行用例，發現了缺陷進行提交缺陷并進行跟蹤，回歸測試，最后等待驗收就OK了。

如何有效的進行業務邏輯測試

3，前端和后端哪個好學

前端工程師負責Web前端開發、移動端開發、大數據呈現端開發。Web前端開發針對PC端開發任務；移動端開發包括Android開發、iOS開發和各種小程序開發，在移動互聯網迅速發展的帶動下，移動端的開發任務量是比較大的；大數據呈現則主要是基于已有的平臺完成最終分析結果的呈現，呈現方式通常也有多種選擇。后端工程師負責平臺設計、接口設計和功能實現。平臺設計主要是搭建后端的支撐服務容器；接口設計主要針對于不同行業進行相應的功能接口設計，通常一個平臺有多套接口，就像衛星導航平臺設有民用和軍用兩套接口一樣；功能實現則是完成具體的業務邏輯實現。前后端開發的相似點：函數式編程、模塊化思想、分層思想、單元測試、lint、assert 方法、日志、聲明式和命令式的實踐經驗、數據處理的本質實踐與思考、部分庫的使前后端開發的區別：前端、重用戶體驗、對UI庫的依賴較強、界面的個性化較強、處理各個瀏覽器平臺對界面的渲染差異、后端、并發處理、事務、部署復雜，特別是微服務出來后、具體的功能特性，如大數據分析，AI方面的工作。通過以上總結的Web前端和后端的區別，可以看出前端開發的內容是我們在網頁看到的內容，而后端開發主要業務邏輯規則。有的人認為，前端很好學，后端不好學。也有的人認為，前端不好學，后端好學，歸根到底還得看個人興趣。

都是可以，前景都不錯，IT行業前景好，薪資也很可觀，選擇培訓學校的時候重點關注機構的口碑情況、師資力量、課程詳情、費用等等方面，希望你早日學有所成。

前端和后端哪個好學

4，數據分析需要掌握哪些知識

數據分析所需要掌握的知識：數學知識對于初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。而對于高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，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。編程語言數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數據分析師對業務本身的理解。對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對于高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對于數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據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，達到什么樣的目標。對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業務帶來的影響。對于數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。對于初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對于稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。對于高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

5，信用評分模型體系中賬戶評分分值范圍

信用評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立的一種關于人身金融權限的劃定模型。該模型指根據客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數，根據客戶的信用分數，來決定客戶所可以持有的金額權限，從而保證還款等業務的安全性。而隨著在現代社會和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評分模型的發展前景不可估量。

利用數據挖掘技術構建信用評分模型一般可以分為10個步驟，它們分別是：業務目的確定、數據源識別、數據收集、數據選擇、數據質量審核、數據轉換、數據挖掘、結果解釋、應用建議和結果應用。這些可以形象地表示為（圖一）：1) 商業目標確定: 明確數據挖掘的目的或目標是成功完成任何數據挖掘項目的關鍵。例如，確定項目的目的是構建個人住房貸款的信用評分模型。2) 確認數據源識別: 在給定數據挖掘商業目標的情況下，下一個步驟是尋找可以解決和回答商業問題的數據。構建信用評分模型所需要的是關于客戶的大量信息，應該盡量收集全面的信息。所需要的數據可能是業務數據，可能是數據庫/數據倉庫中存儲的數據，也可能是外部數據。如果沒有所需的數據，那么數據收集就是下一個必需的步驟。3) 數據收集: 如果銀行內部不能滿足構建模型所需的數據，就需要從外部收集，主要是從專門收集人口統計數據、消費者信用歷史數據、地理變量、商業特征和人口普查數據的企業購買得到。4) 數據篩選: 對收集的數據進行篩選，為挖掘準備數據。在實際項目中，由于受到計算處理能力和項目期限的限制，在挖掘項目中想用到所有數據是不可能實現的。因此數據篩選是必不可少的。數據篩選考慮的因素包括...利用數據挖掘技術構建信用評分模型一般可以分為10個步驟，它們分別是：業務目的確定、數據源識別、數據收集、數據選擇、數據質量審核、數據轉換、數據挖掘、結果解釋、應用建議和結果應用。這些可以形象地表示為（圖一）：1) 商業目標確定: 明確數據挖掘的目的或目標是成功完成任何數據挖掘項目的關鍵。例如，確定項目的目的是構建個人住房貸款的信用評分模型。2) 確認數據源識別: 在給定數據挖掘商業目標的情況下，下一個步驟是尋找可以解決和回答商業問題的數據。構建信用評分模型所需要的是關于客戶的大量信息，應該盡量收集全面的信息。所需要的數據可能是業務數據，可能是數據庫/數據倉庫中存儲的數據，也可能是外部數據。如果沒有所需的數據，那么數據收集就是下一個必需的步驟。3) 數據收集: 如果銀行內部不能滿足構建模型所需的數據，就需要從外部收集，主要是從專門收集人口統計數據、消費者信用歷史數據、地理變量、商業特征和人口普查數據的企業購買得到。4) 數據篩選: 對收集的數據進行篩選，為挖掘準備數據。在實際項目中，由于受到計算處理能力和項目期限的限制，在挖掘項目中想用到所有數據是不可能實現的。因此數據篩選是必不可少的。數據篩選考慮的因素包括數據樣本的大小和質量。5) 數據質量檢測: 一旦數據被篩選出來，成功的數據挖掘的下一步是數據質量檢測和數據整合。目的就是提高篩選出來數據的質量。如果質量太低，就需要重新進行數據篩選。6) 數據轉換: 在選擇并檢測了挖掘需要的數據、格式或變量后，在許多情況下數據轉換非常必要。數據挖掘項目中的特殊轉換方法取決于數據挖掘類型和數據挖掘工具。一旦數據轉換完成，即可開始挖掘工作。7) 數據挖掘: 挖掘數據是所有數據挖掘項目中最核心的部分。在時間或其它相關條件（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。因為使用越多的數據挖掘技巧，可能就會解決越多的商業問題。而且使用多種不同的挖掘技巧可以對挖掘結果的質量進行檢測。例如：在構建信用評分模型時，分類可以通過三種方法來實現：決策樹，神經分類和邏輯回歸，每一種方法都可能產生出不同的結果。如果多個不同方法生成的結果都相近或相同，那么挖掘結果是很穩定、可用度非常高的。如果得到的結果不同，在使用結果制定決策前必須查證問題所在。8) 結果解釋: 數據挖掘之后，應該根據零售貸款業務情況、數據挖掘目標和商業目的來評估和解釋挖掘的結果。9) 應用建議：數據挖掘關鍵問題，是如何把分析結果即信用評分模型轉化為商業利潤。10) 結果應用：通過數據挖掘技術構建的信用評分模型，有助于銀行決策層了解整體風險分布情況，為風險管理提供基礎。當然，其最直接的應用就是將信用評分模型反饋到銀行的業務操作系統，指導零售信貸業務操作。數據挖掘方法可以依據其功能被分成4組：預估模型、分類、鏈接分析和時間序列預測。每一項功能都可以被開發和修改成為適應不同業務的應用。比如: 分類模型可以被運用到建立信用風險評分模型、信用風險評級模型、流失模型、欺詐預測模型和破產模型等。為實現數據挖掘的每一項功能，有許多不同的方法或算法可以使用。本文所討論的信用風險評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、神經網絡、區別分析、邏輯回歸、概率回歸；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口統計分割、神經網絡分割。