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  • 员工满意度对企业的重要性

    千次阅读 2019-04-23 18:59:11
    员工满意度调查是企业管理活动的基础工作之一。企业的管理要受员工满意度的约束,管理成败的关键就在于员工是否在同样的价值观的熏陶下认同企业的管理理念境。成功的企业都十分重视员工满意度的分析;反之,忽视...

    员工满意度调查是企业管理活动的基础性工作之一。企业的管理要受员工满意度的约束,管理成败的关键就在于员工是否在同样的价值观的熏陶下认同企业的管理理念境。成功的企业都十分重视员工满意度的分析;反之,忽视员工满意度的调查,企业必然陷入困境。

    1、我认为企业的第一要务就是为客户创造价值。有些创业型企业,刚刚开始条件很艰苦,而员工一直保持不离不弃,同甘共苦让企业节约大量的成本。管理者只能通过日常管理活动对人的需要施加影响和引导,而不能凭主观臆想加以创造。所以我们要进行员工工作满意度调查。因为员工的满意是企业管理的起点也是归宿。

    2、企业的客户分为内部客户和外部客户,外部客户的价值实现是靠内部客户实施的。企业在同时创造两方面的价值,从时间和空间的角度来说企业首先为内部客户——员工创造价值。彼得•德鲁克(Peter F•Drucker)说:客户不是在购买某一种“产品”,而是购买需求的满意度。要满足客户的需求一定要通过员工的劳动,无论是制造产品还是提供服务。员工满意度决定着提供的产品还是服务的好坏。所以从说整个管理的提升来讲员工满意度调研是管理的基础。

    3、企业的利润不是来源于产品而是来源于人,也就是您的员工,没有他们的劳动就不会有企业,留住优秀的员工是企业人力资源管理的重要内容,而员工满意度的调查就是留住、培养他们的基础。员工满意度的调查是人力资源决策的基础和前提。它可以帮助企业对人力资源状况做出客观的判断,对其自身条件做出正确的分析,明确自身的优势和劣势,使企业的内部条件、管理目标与市场环境实现动态的平衡,为提高企业竞争力效果创造有利的条件。

    4、任何企业都要有目标无论是一个还是多个,是盈利还是满足客户,这个目标是由员工来实现的,他们是执行者,他们是否满意是企业达到目标的重要因素,企业的职能就是帮助许多人实现自己的目标,其中最为重要的就是企业里的员工,员工的思想脉络是我们实现企业目标的前提。是形成优秀企业文化的基石。

    5、企业核心竞争力,应该由员工来形成的,在企业中某一个人的能力是无法体现出企业的核心竞争力,而由员工组成的团队或组织才会形成企业的核心竞争力。组织的目的是使平凡的人做出不平凡的事。组织不能依赖于天才。因为天才稀少如凤毛麟角。而员工满意度是企业内部无形组织的关键,满意度的提升可以是潜在能力爆发出来有利于企业的成长和员工的进步,而对企业的满意度降低会直接影响这种潜在组织。

    6、员工工作满意度调查相对于其他管理方法要简单、专注。对于我们来说我们有专业的人员、强大的后台支持、多年的经验、同业的对比数据,同时我们会客观公正的处理数据和提交报告的。另外我们提交的报告中将会明确改进措施,这些改进措施是可实施的并且会给您带来价值的。

    7、员工满意度调研的价值还可以从三方面来体现,首先从研发角度,员工的满意带来很多益处,作为员工来讲一旦认可企业文化,对企业抱有感恩的姿态,那么就会有许多技术改进措施得以提出。实践证明在员工满意度高的企业,员工工作的热情要高。

    8、员工工作满意度调查是将复杂的东西简单化,简单的东西量化,量化的东西流程化,流程化的东西执行化。

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  • 论机器学习中数据的重要性

    千次阅读 多人点赞 2020-06-13 15:51:50
    ​ 现如今,机器学习在越来越多的领域中凸显出其不可替代的重要性,人们开始从各领域渗透机器学习的典型案例,希望其大规模投入使用,而好的训练结果与坏的训练结果的区别并不在于你的模型好坏,而往往是取决于你...

    机器学习实验报告

    一、数据工程意义及其内容(自创名词,勿怪)

    ​ 现如今,机器学习在越来越多的领域中凸显出其不可替代的重要性,人们开始从各领域渗透机器学习的典型案例,希望其大规模投入使用,而好的训练结果与坏的训练结果的区别并不在于你的模型好坏,而往往是取决于你拥有多少、多好的数据来训练你的模型。这就是为什么现在很多的互联网公司(诸如BAT、Google、Amazon)十分注重机器学习中大数据来源这一领域的原因。

    建立成功的AI / ML模型3个方面:**算法,数据和计算。**虽然建立准确的算法和计算技能的应用是过程的一部分,但一个优秀的机器学习项目,从编写模型到落地测试,投入使用,这期间都是以使用正确的数据集为基础, 无论是从自动驾驶汽车等基于AI的大规模技术革命还是到构建非常简单的算法,我们都需要正确格式的数据。

    ​ 根据Cognilytica的最新研究,其中记录并分析了组织,机构和最终用户企业的响应,以识别在标记,注释,清理,扩充和丰富机器学习模型的数据上花费了大量时间,下图充分地说明了这一点:

    img

    这告诉我们

    ​ 数据科学家80%以上的时间都花在准备数据上。尽管这是一个好兆头,但考虑到随着良好的数据进入建立分析模型,准确的人会得到输出。但是,理想情况下,数据科学家应该将更多的时间花在与数据交互,高级分析,培训和评估模型以及部署到生产上。

    ​ 只有20%的时间进入流程的主要部分。为了克服时间限制,组织需要利用用于数据工程,标记和准备的专家解决方案来减少在清理,扩充,标记和丰富数据上花费的时间(取决于项目的复杂性)。

    ​ 这就意味着,对于一个机器学习模型而言,很大程度上,输出的质量取决于输入的质量。

    ​ 准备好的数据也是一门值得研究的学问,数据是每个机器学习项目的宝贵资源。但是,如果我们不进一步分析,它可能失去应有的价值。 从广义上讲,正确格式可以用于制定明智的业务决策,执行成功的销售和营销活动等。但是,这些不能仅用原始数据来实现。数据只有经过清洗,贴标签,注释和准备后,才能成为宝贵的资源。数据经过适应性测试的各个阶段后,便最终具备进行进一步处理的资格。处理可以采用多种方法-将数据提取到BI工具,CRM数据库,开发用于分析模型的算法,数据管理工具等。无论我们是构建自己的模型还是从第三方那里获得模型,都必须确保标记,扩充,干净,结构化的整个过程背后的数据都经过标记,概括,即数据准备。正如维基百科中定义的,数据准备是将原始数据(可能来自不同的数据源)操纵(或预处理)为可以方便,准确地进行分析的形式的行为,例如出于商业目的。数据准备是数据分析项目的第一步,可以包括许多离散任务,例如加载数据或数据摄取,数据融合,数据清理,数据扩充和数据交付。

    ​ 在这里,我提出一个**“数据工程”**的概念,当然是我自创的,嘿嘿,我觉得其实对我现阶段我们ML学习的过程中,数据工程是包括但不只限于以下内容:

    数据提取:数据工作流程的第一阶段是提取过程,通常是从非结构化源(如网页,PDF文档,假脱机文件,电子邮件等)中检索数据。部署从网络中提取信息的过程称为网络刮。

    数据概要分析:检查现有数据以提高质量并通过格式带来结构的过程。这有助于评估质量和对特定标准的一致性。当数据集不平衡且配置不当时,大多数机器学习模型将无法正常工作。

    数据清理:可确保数据干净,全面,无错误,并提供准确的信息,因为它不仅可以检测文本和数字的异常值,还可以检测图像中无关的像素。您可以消除偏见和过时的信息,以确保您的数据是干净的。

    数据转换:对数据进行转换以使其均匀。地址,名称和其他字段类型之类的数据以不同的格式表示,数据转换有助于对此进行标准化和规范化。

    数据匿名化:从数据集中删除或加密个人信息以保护隐私的过程。

    数据扩充:用于使可用于训练模型的数据多样化。在不提取新信息的情况下引入其他信息包括裁剪和填充以训练神经网络。

    数据采样:识别大型数据集中的代表性子集,以分析和处理数据。

    特征工程:将机器学习模型分类为好模型还是坏模型的主要决定因素。为了提高模型的准确性,您可以将数据集合并以将其合并为一个。

    二、机器学习中的数据偏见、伦理问题的思考(个人观点)

    数据偏见带来的大祸

    ​ 在模式识别的某一次实验课中,老师谈及了数据歧视这个问题,诚然,这是一个很严重的问题,因为编写机器学习模型的人出于原本对样本中某个特征的偏爱和憎恨,可能会在训练模型的时候将其代入倒是神经网络带有这一类判断的"精神影子",导致类型判决出现较大的偏差,举几个简单的例子:

    案例研究1:招聘,解雇和刑事司法系统软件

    ​ 深度学习算法越来越多地被用于制定影响生命的决策,例如雇用和解雇员工以及刑事司法系统。编码偏差会给决策过程带来陷阱和风险。

    ​ COMPAS 再犯算法 ,该算法用于预测囚犯或被控犯罪者如果被释放可能会犯下更多罪行的可能性。该算法用于授予保释,判刑和确定假释。但这个算法在实际使用时,对于白人被告(24%),误报率(标记为“高风险”但未重新犯罪)几乎是黑人被告(错误率45%)的两倍。

    ​ 种族不是这个算法的明确变量,但种族和性别在很多其他变量中潜伏编码,比如我们居住的地方,我们的社交网络和我们的教育。即使是不注意种族或性别的有意识的努力并不能保证缺乏偏见尽管人们对COMPAS的准确性存有疑虑,但威斯康星州最高法院去年仍坚持使用它。该公司拥有美国80%的警用摄像机市场,因此他们拥有大量的视频数据。此外,新奥尔良警方过去六年一直在使用Palantir的预测性警务软件进行绝密计划,即使是市议会成员也不知道。像这样的应用程序是值得关注的,因为没有透明度。因为这些是私营公司,所以它们不像警察部门那样受制于州/公共记录法。通常,他们在法庭上受到保护,不必透露他们正在做的事情。此外,现有的警方数据存在很多种族偏见,因此这些算法将要从中学习的数据集从一开始就存在偏见。

    ​ 最后,计算机视觉在实际测试中反复失败,并没有达到应有的效果,无法准确地预测有色人种在未来的犯罪动向,这是一次很失败的机器学习项目投入生产生活实际的例子,由于初始的数据偏见。

    案例研究2:计算机视觉

    ​ 另外一个臭名昭着的例子来自2015年。谷歌照片,自动标记照片,有用地分类毕业照片和建筑物的图像。它还将黑人称为大猩猩。

    ​ 2016年, Beauty.AI 网站使用人工智能机器人作为选美比赛的评委。研究发现,皮肤较浅的人比黑皮肤的人更有吸引力。而在2017年, FaceApp使用神经网络为照片创建过滤器,创建了一个温度过滤器,可以减轻人们的皮肤并赋予它们更多的欧洲特色。Rachel展示了用户实际面部的推文和应用程序创建的更热门的版本。

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    ​ 一位叫Thomas的美国人谈到了 Joy Buolamwini和Timnit Gebru撰写的一篇 研究论文,他评估了微软,IBM和Face ++(一家中国公司)的几款商用计算机视觉分类器。他们发现分类器在男性上比在女性上更好,对于皮肤较浅的人而言比在深色皮肤上的人更好。有一个相当明显的差距:浅肤色男性的错误率基本上为0%,但对于深色皮肤的女性,错误率在20%到35%之间。Buolamwini和Gebru也通过皮肤阴影分解了女性的错误率。随着皮肤的黑暗,错误增加。最黑暗皮肤的类别错误率分别为25%和47%。

    侵犯隐私?伦理何在,信息安全何在?

    ​ 这里有个典型例子:某个日用品超市给一个17岁女孩发送了一个孕期女性的购物单,但是这个女孩其实不希望让父亲知道自己怀孕了。这个例子就是一个公共关系灾难,说明了法律,伦理以及商业目标之间的区别。法律上来说,该确实有权发送这些。尽管有人认为推荐薯条还是推荐个人医疗信息相关的产品是有区别的,不过也并不能说这个超市在伦理道德方面越界了。它顶多算是没有考虑客户或者公众是否能接受这个行为,但其造成的伦理隐私问题的损失是不好估计的。

    ​ 类似的情况很有可能随着ML的发展而逐渐出现,比如利用个人信息来判断个人的素质好坏、推断家族病史、性格分析、家庭信息预测,这样种种很有可能会导致个人信息的大量泄漏,造成隐私问题。

    综上,我们可以看到,所谓数据歧视、隐私泄露、伦理问题造成的损失是巨大的,但其实这些是当前存在且常见的现象,我们提到"bias"的时候,都是指日常生活中针对种族性别收入等社会属性的偏见、歧视。公众媒体的文章都着重这一方面。但是在数学和科学领域,bias是一个中性词,特指数据处理不合理,或者选错数据来源。ML里面这个风险更大,bias可能会导致错误结果。大家需要注意bias不要真的演化成社会歧视,或者导致损失一些商业机会和金钱,而这些就需要清楚上文中提到的"数据工程"的具体含义,并落实好每一个数据处理的步骤。

    ​ 当然,我们都喜欢ML(Machine Learning)能够真的为人类造福,有人说,通过解释电脑学习的模式中的错误,就可以改进技术来消除人的偏见。瑞士 AI 实验室 Dalle Molle 人工智能研究所的科学主任 Jürgen Schmidhuber 说,人工智能系统在学习时会犯错。事实上这是肯定的,所以称之为“学习”。他指出,电脑只会从你给出的数据中学习。“你不能消除所有这些偏见的来源,就像你不能消除人类中的偏见来源,”。我觉得我们应该首先承认问题,然后确保使用好的数据,并把算法设计好;提出正确的问题至关重要,或者记住程序员的一句老话:“垃圾进,垃圾出(Garbage in, garbage out)”(当然,这好像也是吴德文老师在linux课上提过的,貌似?)。

    的一句老话:“垃圾进,垃圾出(Garbage in, garbage out)”(当然,这好像也是吴德文老师在linux课上提过的,貌似?)。**

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  • 工作复盘的重要性

    万次阅读 多人点赞 2018-11-07 10:02:22
    古语有云“学而不思则罔,思而不学则殆”,意思为一直在学习不思考人会被表面的现象蒙蔽,仅仅停留在思考而不进行深入的学习则会因为疑惑而更加危险。... 联想总裁柳传志将“复盘”作为联想重要的工作方法...

            古语有云“学而不思则罔,思而不学则殆”,意思为一直在学习不思考人会被表面的现象蒙蔽,仅仅停留在思考而不进行深入的学习则会因为疑惑而更加危险。同样对于工作也是一样的,一直以身体的忙碌去掩盖思维的懒惰并不是有效的工作方式,最快最有效的学习/工作的方式是对自己的问题进行总结思考,遇见哪些问题,如何解决,还有没有更好的办法。

            联想总裁柳传志将“复盘”作为联想重要的工作方法论向全球推广,工作复盘是一种有效的将工作的思考、总结、反思、提高整合于一身的工作方式。

    1. 复盘时机

    1.1 项目汇报

            在项目实施交付的过程中需要对项目团队的工作进行复盘,在数通畅联项目实施方法论中明确要求项目组成员每周均需要汇报项目双周滚动的工作周报,在进行项目汇报的同时也是对项目组成员工作的一次复盘,明确本周的计划工作有几项,完成几项,偏差的内容有哪些,为什么会产生偏差,后续如何补足等,只有小节点的工作保证推进才能确保里程碑的顺利确认,进而保障项目的验收节点。

    1.2 项目交接

            在项目组与产品服务部进行项目维护交接时,项目组需要对项目过程中的工作进行复盘,反思在项目中多层面遇见的问题,从技术、沟通、引导、宣讲、推进等多个层面进行反思,对项目的整体过程进行闭环的思考。

            项目团队需要明确在项目实施交付的过程中自身、团队、项目中遇见的问题,将问题分类归纳、总结抽象,明确哪些问题是偶然发生的,哪些问题是可以避免的,针对有难度的问题应该如何攻克。

    1.3 问题诊断

            无论是作为技术员工还是行政工作人员,在日常的工作中不可避免遇见问题,对问题的诊断、分析、解决的过程中同样需要对工作进行复盘。这一块更加强调对自身的工作进行反思。将复盘培养成自身的工作习惯,成为下意识,这将很大程度的加快自身的进步速度,将思考与实践结合起来才能成为利剑,在工作前行的道路上披荆斩棘,一路前行。

    1.4 述职报告

            在数通畅联每年有两次调薪机会(年中、年末),同样也会有两次述职的机会,在准备述职报告的过程中也是对自己阶段工作的复盘,在一段时间的工作完成之后,对这一个阶段工作进行反思与总结。反思在这一个阶段中当前工作的推进是否与原有的目标计划有所偏差,客观分析出现问题的原因。通过对本阶段工作的问题总结,调整个人工作的意识,降低后续的工作在推进过程中的偏差概率。

    1.5 年末岁尾

            古语有云“一年之计在于春,一日之计在于晨”,在一年的年末岁尾不失为复盘的好时机。需要强调的是这里的复盘不仅仅是工作上的总结,同样也包含个人在这一年中的收获与感悟等。在年终对个人一年的积累进行总结,一方面是归纳自身在工作中的经验与教训,另一方面是规划未来自己的发展方向与工作方式。

    2. 复盘步骤

    2.1 回顾目的

            回顾目的指的是在复盘过程中需要回顾复盘工作指定的期望是什么。需要注意的是目的与目标的区别,目的(Why)代表的是为什么要做这件事,相当于在项目中的需求,目标(What)是要做成什么样子,相当于项目中的设计。在明确目的之外同时需要明确出在工作开展前可量化的里程碑标志,保障在执行过程中将不清晰的目标与目的之间的差距通过工作复盘逐步清晰明确。

    2.2 追溯过程

            明确目的,制定目标后进入执行的过程中,在复盘时同样需要追溯执行过程。在过程中记录遇见的困难点,作为复盘的依据,将问题的解决方式总结归纳,先固化,再优化。经历、总结、反思、进步是每个人能力提升的有效途径。复盘重要的目的就是弄清楚问题的原因,总结归纳经验与教训。重要的是实事求是而不是欺骗自己,试图证明自己的能力。

    2.3 评选结果

            在评估结果阶段首先需要将当前实际工作完成的结果与原定的目标相比较,客观的分析工作中的亮点与不足之处,需要注意的是亮点与不足同样重要。客观分析在本次工作中与预期目标存在偏差的工作内容,对工作进行总结,列举,集思广益共同分析偏差的因素。多以数字型对偏差项目进行列举分析,预计是多少,目前完成多少,偏差多少。

    2.4 分析原因

            在分析原因时不是为自己找理由、找借口,当然客观因素可能也是存在的,在本阶段更应该从自身挖掘原因,剖析自身的不足与短板,明确是什么因素导致工作的偏差与偏离,明确避免影响因素的措施与方法有哪些。群策群力共同分析挖掘,不要局限于就事论事,而是将问题抽象总结,梳理应对方式,形成规范,他人遇见同样问题可以作为依据参考。

    2.5 总结规律

            总结规律时一定要注意,不要流于形式、走过场,不能草草做记录、简单的下结论。应该是总结经验,包含自己的得失,个人的心得,将有规律的问题进行凝练,为以后的工作实践作为指导依据,根据不断的总结凝练的问题调整自我,提升能力。

    3. 复盘意义

    3.1 汲取教训

            通过工作的复盘实现问题的总结,持续反思问题的关键点,进一步的提升个人的能力及团队的整体水平。作为领导者而言需要以身作则,切不可走过场敷衍了事。需要实事求是、追根溯源,只有这样才能够真正的总结出遇见的问题中哪些是偶然的,哪些经验是可以复制的。

    3.2 传承经验

            复盘工作将问题总结为他人借鉴,让他人避免同样的问题发生,或者对同样的问题能够更好的应对。在复盘的过程中需要保持一个开放的心态,收集各种不同的意见,进而找到深层次的原因。

            复盘是一种经验的传承也是一种工作方式的传承,把工作复盘变成工作方法和习惯,一方面是对自己的工作进行不定时的反思,另一方面是培养员工具备工作复盘的习惯,而不是要等到某一个“重要”时刻才进行。

    3.3 开阔思路

            工作复盘同样是一种集思广益的工作,无论是对工作、项目、团队的复盘均需要坦诚表达,有话直说、有话好好说。有些时候参与复盘的工作人员不一定是项目的参与者,往往这样的“旁观者”更加能够问出有深度的问题,引发大家的思考。在问题碰撞的过程中引起共鸣,针对问题触发同事间的思考、顿悟,真正的实现开阔大家的思路,群策群力共同解决问题。

    3.4 团队建设

            良性循环与恶性循环是两个工作发展的极端,通过工作复盘不断总结、提升能力,工作状态进入良性的循环,保障自己及团队对工作仍能够保持热情,更好的心态面对工作中的问题,解决问题,而不是以埋怨、抱怨的心态去应对,这样一方面会给团队带来负能量,另一方面也不利于自身职业生涯的规划发展。

    3.5 规划未来

            复盘的本质是在经验中学习,复盘无论是对个人能力的提升,还是对于团队与组织能力的提升,都具有重要的意义。一方面在复盘的过程中总结经验与教训,另一方面通过复盘规划未来,明确后续的工作方式。

            对于个人而言可以通过自己的总结与问题的分析提升个人的能力,并且逐渐走向正循环;对于项目组能够通过复盘的方式对项目中的问题进行凝练,作为参考培训的依据;对于团队将复盘作为一种工作方式,一个工作习惯培养团队成员复盘的工作意识,提升团队的竞争力;公司在制度上保障复盘能够推行、推进,而不是“三天打鱼,两天晒网”流于形式。

    4. 心得总结

            工作复盘就像学习时的复习,对于个人、项目、团队、公司都是有必要的。笔者认为复盘是一个有效提升个人能力的工作方式,工作复盘重要的是求真、求实、求学、求道。核心是在根据问题挖掘出现问题原因,而不是流于形式、走过场;意在通过复盘提升自身/团队的能力,而不是追究问题的责任人;重在反思问题,自我剖析,而不是强调客观理由,为自己推卸责任;本质是找到事情的规律,为后续人员提供参考,而不是草率结论,计较一时的得失。

    4.1 意识到位

            无论是开展或是推进工作,首先需要具备工作复盘的意识,意识到位很重要,更多的时候意识比方法更重要。人都是有惰性、不能将任务指标的完成仅仅依赖于员工的自律,更加应该以完备的管理体系进行约束。工作复盘也是同样的道理,无论是项目管理还是团队的管理均需要培养团队成员工作复盘的意识,数通畅联在项目交接过程中明确要求项目成员需要对自身的项目经历复盘,总结在项目中的问题,将典型问题及解决方案记录下来为后续的员工做为参考、培养的依据。

    4.2 注意方法

            具备行动的意识,盲目的开展往往会徒劳无果,有效的方式与方法同样重要。对于复盘需要做到,单一工作及时复盘;项目经历阶段复盘;年终岁尾全面复盘,作为领导人员需要以身作则,带头复盘将复盘的意识在团队中传承;作为管理人员需要有效利用工具与方法,带领团队共同进行复盘;作为员工需要注意方式与方法在实践过程中逐渐养成复盘的工作习惯。

    4.3 养成习惯

            习惯的养成本质上是内心的驱动渴望去做,从而逐渐成为意识使然,进而成为习惯。将复盘成为工作习惯首先需要在内心认可工作复盘的重要性,提升自身的复盘意识,有效的按照复盘的方式与方法去执行,充分利用团队的力量、群策群力,通过一次次的工作复盘实践、将工作复盘、回溯、总结成为自身下意识习惯、成为团队运作的机制,从而推动团队的整体进步、实现个人与团体的共赢。

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  • 软件测试——测试流程重要性

    千次阅读 2017-08-29 16:50:40
    千锋教育软件测试:论测试流程的重要性 千锋教育的王晓军老师曾经说过,测试人员作为产品质量控制的最后一环,应当是以完善作品而非完成工作为目标。因此,不论是测试时的工作态度还是百岁在测试左右的测试流程,都...

    千锋教育软件测试:论测试流程的重要性

    千锋教育的王晓军老师曾经说过,测试人员作为产品质量控制的最后一环,应当是以完善作品而非完成工作为目标。因此,不论是测试时的工作态度还是百岁在测试左右的测试流程,都应当有如测试这个工作本身一样的严谨程度。在王老师的课程中,他分别列举了两种测试流程,并对这两种流程加以分析,陈述利弊,在为同学们传授知识和经验的同时,也为同学们开展了一堂责任教育的课程。

    一、简陋的测试流程

      先说说普通的中小型规模公司。这类公司往往要考虑到节约成本的问题,入职后各种项目往往都在进行当中,上面给新人的定位是并不完全融入到项目中去,而通过指派任务的方式进行工作。

    下面是简陋的流程图:


    需求分析与架构设计

      我们以某一移动公司内部使用的项目为例,需求分析与架构全部由项目经理完成,之后由项目经理给具体某个开发人员分配任务,具体对某个功能模块的实现。这个对项目经理的经验与技术要求很高,他既然担任了需求分析师,又担任架构师的角色。

    程序员编码

      因为较大众的开发语言用的是JAVA 语言,IDE用myeclipse 中自带的CVS版本管理工具,开发人员完成代码后,提交到版本库中。

    测试

      进入正是测试任务后,入职后的第一个任务是搭建缺陷管理工具,禅道项目管理,通过推广对发现的问题进行跟踪。后来正明效果并不好,因为对于一个六七人的开发团队项目,开发人员更喜欢测试人员能当面反馈,这样更能提高效率。对一个小bug 通过当面交流的方式就可以将问题修复。

      常见的简陋的测试环境中,有时并没有测试线。开发人员在本机上将项目进行部署运行。测试人员通过局域网访问开发人员的机子进行访问。或在测试人员本机上进行部署测试。这也是一个致命的缺点。因为开发人员测试人员使用的电脑存在太多不稳定性,这些都会造成问题的出现,有时候难以判定是系统问题还是环境问题。

    上线

      经过测试人员测试通过后,开发人员部署上线。

    A程序员流程

      你会发现在流程图中,A程序员是先发上线之后,再进行测试。这是一个面向大众用户的网站,上面给于测试人员的定位是测试员兼用户体验员,测试员将发现的bug和体验问题提交到缺陷管理系统,由经理对问题进行分析,指派开发人员解决。定期对系统进行更新。

     

    流程分析:

      这个流程唯一的优点,就是能快速的发现并修复问题。

      缺点就非常多了,相信许多小软件公司也有类似的流程。

    这个流程中,项目经理是核心,如果项目经理也确实是有多年开发与项目经验的牛人的话还好,但如果确实是一个尸位素餐的人的话……

    (不过其实一般倒也不太可能,毕竟私企对员工的要求也不低,你出不来成绩的话上面不会放过你的)

      对于测试来说,需求很不明确,测试文档与用例也是可有可无的产物,没有需求文档,或非常简陋,根据需求文档根本无法编写用例。有时候只能收集一些通用的测试用例,如登录、文件上传下载、列表翻页、日期选择、输入框验证、搜索等有一些“通用型”用例,以便在测试过程中做参考。功能测试的多了,拿到一个功能,测试思路也就出来了。

     

     

    规范的测试流程

      放弃上份悠闲的工作吧,感谢那个带你入行公司,我们还是学习一下真正的测试在公作中如何进行的。所以,离开舒适区,来到了一家大公司。一般的大公司就有自己的团队,专业(对当时的你来说)的流程,以及与开发等同的地位了。

    现在的测试流程:


    需求分析

      需求分析由产品人员制定,他们要做的不是一份简单的文档,而是细化每一个功能的细节,每一个按钮的位置,对于稍大或复杂一点的需求都进行建模。

    需求评审

      这里会叫上所有参与项目人员进行,开发人员、测试人员、QA人员。测试人员提出需求,开发人员考虑功能实现的方案与可行性、当然开发负责也是要参与的。测试人员主要是对需求的理解提出疑问,以便才能根据需求写用例。QA人员是最终对软件质量进行验证的人,所以也需求了解需求

    开发人员编写排期

      开发人员需求根据需求功能点进行排期。然后将开计划转交给测试人员。

    测试计划排期

      测试人员根据开发计划,对测试具体测试时间,也就是开发功能完成后的时间,进行几轮测试等。然后,把项目的开发与测试计划发送给各部门负责人及参与项目的所有人员。

    编写测试用例

         根据详细的需求分档,开始进行用例的编写。

    用例评审

          在用例进行评审之间,先以邮件形式将用例发送给相关人员,以便他们事先了解用例对哪些功能进行验证以及验证的细节。

      然后,测试人员组进行用例评审,开发人员对用例与实际功能不符合有哪些,产品人员对会通过用例对功能的具体实现进行把握等等。

    提交基线

        开发人员完成所有功能后,会对自己的功能进行一个自测。自测完成后提交测试人员进行基线。

    具体测试流程

          开发人员对于基到测试线的功能进行测式,发现的问题通过缺陷管理工具进行反馈,开发人员对问题进行修复,然后,准备第二轮基。

      测试人员完成第一轮测试后,需要写测试结论,发到相关人员。然后对基线后的第二轮进行测试,第二轮会对第一轮中发现的问题进行重点回归。

    测试通过

      经过两到三轮或四轮的测试后,直到没发现新的问题,或暂时无法解决,或不紧急的问题。通过上级确认,可以通过。编写测试报告与验收方案。

      验收方案是交由QA进行验证的。在现公司的流程中是将测试与QA分开的,测试人员重点关注的是功能是否可以正常运行。QA关注的是整个流程的质量以及最终用户的质量。有些公司QA与测试是不区分的,但这对测试的要求会更高,除了关心功能,还需要关心整体流程与质量。

    流程分析:

      对于刚接触这个流程的我们来说,这个流程是规范的,测试真正融入了整个流程,而且还担任了很重的角色,从而也有效的保证了软件产品的整体质量。

      那么这个流程是不是完美的呢?不,这个项目流程太强化各种文档。我们来看测试的工作内容,测试计划、测试用例、测试结论、测试报告、验收方案、问题的提交跟踪。其实,我们真用于测试的时间是非常少的,在一周的时间,也许只有一天或不到一天的时间是在进行测试的。测试人员只有在测试的时候才会体现出他的价值。而大部分工作却不能体现他的价值。

      当然,我这里会省略与测试主流程无关的东西,真正的测试工作中琐事很多。


    上面的图更能清晰看出对问题的处理过程。

      第一块面板中是开发人员未实现的功能,第二块面板中是开发完成功能,测试人员对其进行测试,发现不通过的就放回未开发的面板中,测试通过的将放到第三块面板中。

    应该看到,一个好的测试流程,固然在接触之初会令人感到无比烦杂,但在实际应用中,却会显得高效异常。同时,我们也能看到,即使是再如何完备的测试流程,都必然会有其不足之处。而我们作为测试人员,正应当是一个发现缺点,指出缺点,改正缺点的人。或者说,不论是在程序中,还是在工作上,都要养成一个测试人员所应有的态度。

    同时我们也能够想到,王老师是一个如此严谨的多年软测工程师,他所教授的课程想必也一定有质量保证啊!

    王晓军老师,10年以上年从业经验,硕士学位,曾任某上市集团测试部门主管,中航集团开发部技术主管,具备多年开发及测试工作经验。在性能测试、自动化测试及软件质量管理等方面的人才培养上具有较高的建树。

     

     

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空空如也

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