统计类产品测试总结

一、需求背景：

统计平台面向微信小程序、微信小游戏、QQ小程序、QQ小游戏进行数据统计、用户分析，给运营人员提供不同场景下小程序的数据进行分析，分享、二维码、事件，小游戏提供关卡、等级、付费等数据分析，从各个角度帮助运营人员提升留存率。

二、整体业务处理流程

整体业务处理流程分析

1）通过配置Flume文件,自定义拦截器,收集Nginx上报的json数据.

2）ETL程序将Flume处理的数据进行脏数据过滤,转成Parquet文件存到hdfs上.

3）Flume处理完的数据一份发送Kafka,SparkStreaming消费kafka的数据,将数据计算发送至Write2Mysql的KafkaTopic

4）将实时所有准备入库的sql通过Write2Mysql消费存储至Mysql.

5）使用SparkSql分析Hdfs上的Parquet数据,计算昨天,7天,30天数据等.

6）使用SpringBoot提供数据访问层,供移动、PC端两部分的数据请求.

（由于数据量过大原因,离线,实时,微服务三部分代码的分库，对数据进行处理，减少数据量过大的处理压力）

3.指标定义背景：

1）新用户数：首次访问人数 ；用户标识：openid(微信）无法删除，uuid 阿拉丁下发，以ifo字段标识，ifo=true，为新用户，ifo=false为老用户，有历史表积累openid标识的老用户，新用户来了先判断，openid是否存在于积累表中，不存在则进行下一步判断，存在则直接标识为老用户。

2） 访问人数：总访问人数，重复访问页面不计数；（新用户+老用户数）

3）访问次数：访问所有页面的总计数；针对于会话而言，用page只要有上报，累加取最大值。

4）打开小程序总数：自主关闭或者超时退出均为一次计数（打开小程序，针对小程序，不针对页面）用session count（at）

5）次均停留时长：小程序停留总时间（所有会话时长累加at）（在小程序停留总时长)/打开次数。

4.功能模块分析：

1）实时分析：实时统计、趋势分析

A.实时分析：对用户分析、行为分析、分享裂变分析

用户分析：包含访问人数、新用户数、累计用户数

行为分析：打开次数、访问次数、跳出率、次均停留时长

分享裂变：分享人数、分享新增、分享次数、回流量

并展示：以上指标的趋势图，通过勾选可按需求显示不同趋势图、展示用户来源：日新增用户来源Top5、日活跃用户来源Top5，以柱状图显示。

B.趋势分析：

趋势分析按不同时间区间各个指标的趋势图，可导出

2）用户来源：二维码分析、场景值分析、智能外链

3）用户行为：页面分析、事件分析、转化漏斗

4）用户质量：留存分析、用户活跃度、用户黏性

5）用户画像：用户分群、地域分析、机型分析、终端分析

6）管理中心：小程序列表、个人中心、账户管理、事件消耗、权益管理、发票管理、账号授权、公告

三、测试过程问题总结

1、SDK接入后数据是否正常上报，上报数据有无脏数据，数据能否正常入库

2、数据上报后，是否持续上报，与原始cos数据对比是否有丢失数据情况，前端数据呈现是否正常

3、数据准确性测试，根据指标定义写sql跑cos上数据，查询如：新uv数据，与前端展示数据对比，比较差别，分析是否正常被etl或者flume过滤掉，如果差距过大与研发沟通原因

4、前端基本功能测试，图表展示、数据导出、sdk接入流程

5、测试过程不断与其他竞品对比分析，比较不足，提出优化建议

6、统计类产品注重SDK接入后的转化率，如果SDK接入流程略显复杂，就会影响用户留存与转化，于是在测这部分功能尤为注重用户体验。

7、涉及数据测试，数据安全性比较敏感，要保证客户的数据的安全性，以及测试数据与生产数据的完全分离。

最后

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