前言

在大数据时代到来之前，人们很少关注数据背后潜在的价值。直到最近几年，人们逐渐认识到数据的重要性，面向大数据的分析技术也应运而生。然而，如何将大数据技术应用于软件测试领域，直到目前，国际上也没有形成相关的完整理论体系。通常，人们对事物的认识是从实践开始的，再慢慢总结出相关经验和理论，最后又依照理论来指导实践。因此，在构建基于大数据的软件测试理论之前，必须先在实践中进行大量的大数据测试应用。

编者在攻读博士学位之前，一直在软件公司从事开发工作，读博之后开展了一些有关软件测试理论方面的研究。2012年后，大数据这个概念逐渐被人们接受，编者也十分留意学术界及产业界有关大数据测试的动态。然而，除了中科院等少数单位外，国内很少有单位进行大数据测试的相关研究，市面上也仅有数量不多的针对大数据系统的测试工具。编者也一直在思考：大数据测试难道仅仅指对大数据系统的测试吗？这与原有的软件测试方法又有多少不同呢？难道不能将大数据的技术应用到软件测试中吗？为此，编者也对一些研究院所和企业进行了调研，希望能够发现将大数据技术应用到软件测试中的方法。直到2017年，在产业界朋友的帮助下，编者首次完整实现了一套由大数据收集、大数据分析、软件缺陷挖掘组成的大数据测试实践操作方法，并成功应用于手机联网数据分析和Web日志数据分析。这套操作方法并不需要用户去购买额外的软件，仅仅使用市面上的一些共享软件就能实现，因此，普通用户也可以在自己的计算机上搭建相关的环境，实现大数据测试。

适逢教育部协同育人项目及上海市二类高原学科（应用经济学科商务经济方向)资助，编者才开始着手编写大数据测试技术的实践操作方法。在此基础上，编者对这些实践操作进行了总结，最终形成了这本书。希望这本书能够帮助人们转变软件测试的传统思维模式，即不再满足于从技术角度出发设计测试用例以实现软件测试，而从用户使用的角度出发，依据用户使用的数据探测软件中的缺陷，同时也希望能将大数据测试思想、方法和实践操作方式推广到工业应用中。

上海商学院的刘攀副教授编写了本书的第1~4章和第8~11章，美国南缅因大学商学院（School of Business at the University of Southern Maine）的徐振宁（Zhenning (Jimmy) Xu）教授编写了第5~7章。上海钒兆钛智能科技有限公司联合创始人兼首席客户服务官CCO王海龙为本书提供了大量的数据资源，北京西普阳光教育科技股份有限公司的时允田和林雪纲为本书提供了在线实验和在线测试平台的技术支持。

由于编者才疏学浅，书中必有疏漏及不足之处，还望读者批评指正。愿这本书能够成为读者进入大数据测试领域的一块垫脚石。

编者

2018年1月