大数据的行业需求预测

1、企业需求

①传统企业的大数据转型。众多传统企业随着互联网化进程的不断推进，面临了一系列问题，其中一条核心主线就是基于已有数据的使用以及对于用户数据的采集。

此类企业的成长点，市场化性质，及企业性质将区别于传统企业，而走上新业态、新模式的道路。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商，都已经出现了苗头。

②平台企业的大数据战略。对于相对IT投入较少，IT基础较为薄弱的领域，比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业，企业不会去自建云计算及大数据平台，更多的则是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷，主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。

③互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒是推动企业接触大数据服务中一个相对快速的行业，传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式，在吸引了用户群体的同时也通过定义用户肖像，来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果，也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。

2、热点关联领域需求

①金融大数据。中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点，但与此同时，又表现出产业集中度非常低的现状。因此，未来必将经历大量的并购整合，最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势，产业环境、配套资源都非常成熟。

②交通大数据。一是智能交通，在交通和环境信息的基础上，实现交付跟踪，工作流程监督，和人力资源管理。

二是自动驾驶，目前GOOGLE借助大数据及车载技术和传感器,以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，实现了无人驾驶

③新媒体大数据。大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体，以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。在电信、广电及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验，所用技术重点关注于互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年，新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。

④制造业大数据。利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。

因为各行各业对于大数据的需求不同，所以全球大数据有如下发展方向。

全球大数据的发展方向预测：

第一个方向是物联网

当今世界有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数；不只是台式电脑、笔记本电脑或手机等3C产品可相互连接，还有物流公司通过智慧扫描仪做智慧物流，这都是可以改变消费者需求与企业生产发展的趋势。

第二个方向是智慧城市

这一方向的成败取决于数据和数据量是否足够，有赖于政府部门与民营企业的合作；此外，发展中的5G网络是全世界通用的标准，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的其他智慧城市。

第三个方向是增强现实（AR）与虚拟现实（VR）

这两个技术最近开始降价并提升质量，逐步走向大众市场。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，比如依靠VR设备，用家里的插头、电线完成配线，就像有水电技师在现场教学一样。

第四个方向则是区块链

这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。

第五项方向是语音识别

语音识别可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备和手机上使用。这个产业有个很大的优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，比如Google、Amazon和苹果的语音识别技术都可通过授权，使用在其他业者的硬件服务上。

第六项方向则是人工智能(AI)

人工智能需要自我学习，汇入很多信息后才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业和白领工作也可能被机器人取代。但AI会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。

第七项方向是数字汇流

对未来冲击最大的一个方向，就是将上述六项趋势合并起来的效果，比如84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性；智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析；虚拟现实和语音识别也需要通过人工智能不断学习，这些科技发展息息相关、相辅相成，所以数字汇流是最重要的趋势。

总结：

当前以大数据为基础的科学技术正在飞速发展，以上7个大数据发展方向正日益受到人们的关注，但是为了从这些趋势中获益，您必须完全理解它们是如何被使用的，以及如何帮助您实现业务目标。这只是个开始，大数据将继续推动在商业和技术领域的变化，如何有效地适应这些变化并帮助自己的企业蓬勃发展，现在取决于您。

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你有没有经历过这样的一幕：每天都感觉自己特别的忙，然而每当到晚上要睡觉的时候，想不起今天具体做了些什么事情。

可能是这天做的事情太多了，忙到自己也记不清楚了。

2015年前的我也是这样，那会还是在做淘宝，每天除了优化淘宝店、接待客户之外，还需要打包做售后。

不光如此，本身笔者对互联网上的一些赚钱项目也比较感兴趣，除了做好本职工作之外，还需要建网站来优化排名。

关于网站排名优化这块，要做的事情很多。

比如说更新内容，做外链、检测数据、优化网页代码等等.....

可以说，是相当的忙，从早上一睁眼，一直忙到晚上睡觉。但是好像也没有做出很好的成绩。

开始反思自己!

比谁都忙，但是忙的很累，很杂乱，想到什么就去干，久而久之自己的身体也变的比较亚健康了，现在回想起来真是太不值得了。

改变，往往是在一瞬间的。

通过各种学习，找到了解决的方案。当你忙的特别杂多，事情特别多的时候，你就要有一个个人的任务管理机制了。

经过我一段时间的实践，慢慢让我回归了正常状态。

今天文章的主题，就是要把这个任务管理系统，传授给你。

　一、使用任务管理系统的好处

　经过我总结提炼之后，有以下好处：

1、每天都知道做什么，有条不紊的完成

2、内心深处，不在焦虑

3、即使事情再多，都能合理安排

4、不在被琐碎的事情，打乱节奏

1、每天都知道做什么，有条不紊的完成

这方面尤其重要，每天早上，在自己最清醒的时候，把今天需要完成的事情，一一的罗列出来，一天就完成这些工作，目的性很明确，合理分配时间完成就可以了。

　2、内心深处，不在焦虑

有了明确的任务分配，人不累了，内心也慢慢的回归平静，对个人的思路提升有很大的帮助。

内心深处的不安，顿时一扫而空。

　3、即使事情再多，都能合理安排

任务管理系统的核心是，把众多的事情合理分配到每一天，只要进度完成就可以了，即使事情再多也不在害怕。

根据自己的实际情况调整就可以了。

　4、不在被琐碎的事情，打乱节奏

琐碎的事情无处不在，淘宝买东西、给孩子准备玩具等等之类的琐事，有了任务管理系统，统统放进收件箱保存起来，等主要任务做完，在来批处理，很方便，很实用。

二、建立任务管理系统的案例

经过我优化、优化、在优化之后，现在的个人任务管理已经变得相当成熟了。

一天当中，人真正有精力干的事情不超过三件事，所以我把自己的任务管理系统分成了重要的事情和常规的事情。

这是一天中最重要的事情，也是必须完成的事情，必须在精力最好的时候完成它。

下面是一些常规的工作，也是一些碎片化的工作

是不是一下子就很清晰了，这个任务管理系统，非常适合事情多的人。

一般文章写到这里，可能就差不多了，但是我不仅告诉你使用任务管理系统的好处，还告诉你如何建设自己的任务系统。

三、如何建设个人的任务管理系统

下面我一一给您介绍如何建立属于自己的任务管理系统

　1、建立合适自己的管理方法/软件

像此类的任务管理系统，说实话可以在本子上来实现，如果觉得繁琐，也可以使用效率软件来实现，这个在生活中多收集。

2、建立收件箱

收件箱的作用是由来收集的，你可以吧脑子里面所有的事情都放入收件箱，清空大脑。

大脑是用来思考的，而不是来记忆的，把乱七八糟的事情，都放进去，这样也不用担心，自己会忘记了。

特别是当你在认真工作的时候，突然想到一个特别棒的点子，就打开任务管理软件，马上记下来，然后接着工作。

灵感时一瞬间的事情，当时不记录，后面可能就在也想不起来了。

3、建立任务系统

当你把往收件箱里面放了很多很多任务的时候，就需要进行拆解和分配了。

分配的原则很简单。

举个例子说明：

做一个自己的网站出来，但是不是一下子就能做完的。做网站有若干的工作要做，一天当中不仅只有这个活，可能还有其他的事情。

所以，要把做网站这个事情的步骤分拆粗来。

第一步：找程序源码

第二步：找好看的模板

第三步：购买域名和空间

第四步：域名备案

第五步：设置网站

第六步：填充内容

第七步：提交搜索引擎

做成一个网站，大概就是这样的，所以说不是一下子就能做完的，特别是域名备案这块要等15天左右。

所以我们要把这件事情安排的每一天当中去。

找程序源码和好看的模板和购空间域名并备案，安排在周一来完成。

后面的上传网站放到域名备案通过了在做，大概是15天的样子，可以把这个任务设定一个想要的时间在来做，后面的工作也是分配到每一天当中去就可以了。

所以，建立个人任务体系的关键在于目标拆解。

一个目标，必然会有若干个小目标组成，学会了拆解目标，自然就会合理分配了。

安排到每一周，每一天。

4、建立复盘机制

当然了，我一直提倡，做完事情之后一定要及时复盘。

那么，复盘什么呢?

每天复盘一下自己工作的进度情况是否拖延，是否有做的不合理的地方，及时的修正，那么自己在效率和能力上才能大大的提升上来。

复盘很重要，无论在哪个领域，都需要复盘，复盘等同于经验的积累。

越是隐瞒，就越可疑！想进去瞧个究竟，估计这家伙是不会答应的。我开始研究能不能用手机中的智能遥控关掉这个声音，在用红外扫描了整面墙后，竟没得到任何结果，红外穿透能力还是太差了，还因此被家里人怀疑是不是让蜘蛛咬了变成蜘蛛人了。要不，趁02室不注意，开门时扔一个智能小蚁运动相机进去，拍摄视频，无线传回。可是这么高科技的玩意，万一被劫持，想想也心痛。也不知道02室有没有装摄像头，看看能不能破解下密码，无线连过去偷窥下？某男声幽幽响起：“哪个白痴在自家装摄像头对着卧室？又不是变态！”于是，现阶段我又想出一个看似还靠谱的方案——苦练无人机技术，企图有一天操控无人机飞到02室的窗户外查看，可惜天资弄人，这项技能还在get中。哎，折腾了一个礼拜，又回到原点了，一切只是YY而已，谁来拯救我的耳朵！

言归正传，说到我YY的这些人工智能技术，又联想到最近很火的人工智能被黑客利用的热议新闻，突然一个激灵，我算不算黑客？百度百科上对黑客的定义是：对计算机科学、编程和设计方面具备高度理解的人。名词本身不具有明显的褒义或贬义，但是被影视剧集夸张的渲染，以及一些业内败类的苦心经营下，这个词已经和小偷强盗划等号了，只不过是高智商高技能的犯罪而已。幸好幸好，我所有的想法仅处于YY阶段，还未实施，否则手段既够不上被人羡慕的高科技，还落得个无耻小人的名声。

个人认为，从现在网络上对黑客利用人工智能来犯罪的信息中，可以得到一个很重要的信息——黑客到底想要干什么？人家的志向可不像我，就想窥探一下这么没技术含量……

先来看几则新闻：

——“研究人员详细介绍了人工智能生成合成图像、文本和音频的能力，它可以被用来在网络上模仿他人行为，用于制作极度仿真的政府官员音频和视频，生成难以识别的虚假新闻，以左右政治舆论。”

——“去年年底，一些仿真的色情视频开始在网上流传，一些名人的面孔被嫁接到不同的身体上，有些效果可以以假乱真。”

——“某某博士提到，无人机的滥用状况要远比我们想象中的更为普遍，而人工智能支持下的聊天机器人也正通过在线方式大肆获取用户信息。”

——“一份国际报告中提到了人脸识别技术，探讨恶意人士如何利用这种技术来搜索并打击目标人物——包括使用装备有爆炸物的无人机或机器人进行暗杀。这听起来似乎并不现实，但报告作者们认为其确实具备可行性。”

——“AI 可透过挖取网络大数据，得到每个人出生日期、电话、位置等几乎所有身份信息，也可以监控电邮、发送的文字新信息，甚至是量身打造个性化的“鱼饵”，来进行社交工程的黑客攻击。甚至国与国之间的 AI 竞赛，很可能引爆第三次世界大战。”

——“战争可能不会由国家领导者，而是由人工智能所发动──只要它认为‘先发制人’是取得胜利最有效的方式。”

由此可以看到，黑客想要的不仅仅是谋取私利，而是利用人工智能左右政治和舆论，对他人乃至国家进行攻击。更可怕的是，AI还会自我学习，有个词叫“机器学习”，意思为：（计算机）在不被明确编程的情况下进行学习的能力。这种能力加上黑客的推波助澜，如果不加以干预和控制，马斯克在推特中提到“第三次世界大战”，我看绝对不是空穴来风，也不是科幻电影，而是一场人类的灾难。

你可能会说，我们只是一个测试人员，黑客的行为哪是我们能干预的？即使想干预，技术能赶上人家黑客吗？感觉就跟人家造的是火箭，我们玩的是竹蜻蜓一样的差距。那好，实际一点吧，我们来分析下作为一个AI时代中的测试人员，我们该往哪些方向去拓展。

首先，我们可以往“信息安全”领域去拓展一下。学习如何进行恶意软件的识别、如何进行日志分析，以便更早识别和修复漏洞。或者可以学习如何改进终端安全性、自动化重复的任务，由此减少因数据过滤导致攻击的可能性。

其次，可以向“网络安全”领域去发展。2018开年有两个热门词“蜂巢网络(Hivenets)”和“机器人集群(Swarmbots)”。它们的本质是一些“智能”设备可以被操纵对脆弱的系统进行规模化攻击。“它们将有能力相互交流，并根据共享的本地信息采取行动。”Fortinet全球安全策略师德里克·曼基(Derek Manky)表示，“此外，‘僵尸’也会变得聪明，能够在没有‘僵尸网络牧人’的指导下行动。其结果是，蜂巢网络将能够以成倍的速度增长，扩大自身同时对受害者进行攻击的能力，并显著阻碍缓解和应对。”是不是感觉网络安全领域的挑战更具诱惑力呢？

再次，就是老生常谈的“自动化”领域了。我们现在越来越多的系统开始依赖自动化，自动化测试，自动化发布，自动化部署，自动化数据采集，自动化数据分析……难道聪明的AI黑客想不到这点？如果因为一些恶意的商业竞争，有心人想要破坏你的自动化系统，让你的产品delay，失去商业先机，你该怎么办？你是不是应该想一想，如何增强你的自动化系统的健壮性，让人不那么容易破坏掉？所以这里的自动化已经不仅仅是如何去实现自动化了，而是如何去健壮自动化。

最后，我想说，人工智能和黑客汹涌而来，未来已变！你不变你就输了！

1.） python 中最早内置拥有的网络请求模块就是 urllib，我们可以看一下 urllib 中的所有方法：

2.） urllib2模块中的所有方法更侧重于对于 Http 请求的服务：

3.） urllib3模块并非 python 内置，需要额外的安装，可以通过pip install urllib3来快速的下载和安装：

综合上面查看到的三者的所有功能，我们不难发现，urllib 侧重于 url 基本的请求构造，urllib2侧重于 http 协议请求的处理，而 urllib3是服务于升级的http 1.1标准，且拥有高效 http连接池管理及 http 代理服务的功能库，从 urllib 到 urllib2和 urllib3是顺应互联应用升级浪潮的，这股浪潮从通用的网络连接服务到互联网网络的头部应用：支持长连接的 http 访问，网络访问不断的便捷化。

更多关于python语言方面的文章，请前往51Testing软件测试网（http://www.51testing.com）哈~

当软件测试进入了一个新时代，在开发、交付、部署和运营的高速运行的同时，要确保这些高度复杂和动态的软件产品的质量，就变得非常困难。在新时代，软件测试需要多维的方式去操作，质量/测试工程师时时刻刻都要从下列多个维度去评估软件产品的质量。

在新时代，测试工程师在软件交付中要扮演多种角色，他们需要转变软件测试思维，需要测试自动化和与各种解决方案/技术的集成，以支持他们多维度的工作方式。
在新时代，测试不再局限于测试执行的自动化、测试设计的自动化或测试过程中单个环节的自动化，而是：
关于在第一时间如何实现测试的推导和设计，以及如何管理和执行测试；
关于测试的透明性、可视性和可控制；
关于速度和周转时间；
关于无缝集成，如将工具和流程融合在一起。

下列内容强调了新时代软件测试中的现实需求。
提高生产率（测试效率）：
通过最少的手工参与，实现功能测试的自动化。
利用现有测试资产 - 测试用例、测试需求、原型。
消除测试自动化积压（Backlog）
增加和优化的覆盖范围：
尽可能少地测试复杂系统、优化回归测试集。
查看生成的测试，了解覆盖了哪些测试、以及为什么需要这些测试;
获得可视性，能够了解什么测过、什么没有测试。
　综合测试流程：
与所有SDLC工具和流程无缝集成；
直接链接到自动化执行框架。
测试自动化：
缩短测试自动化的路径；
简化高级的测试设计技术；
在许多平台和生态系统上自动执行测试；
在内部或云端上实现并发测试。
可重用性：
重用现有资产，包括模型、手动测试用例、记录和回放测试；
重用每个利益相关者的资产提升交付速度。
测试自动化
以开发的速度进行测试，对于软件发布变得非常关键。自动化测试是在每个迭代实现足够高的测试覆盖率的唯一途径，从而提供测试人员为其项目获得高品质和快速的质量反馈。
自动化测试，不仅帮助我们节省测试的时间、可以进行更全面的回归测试，增强我们对系统质量的信心，而且这种信任使得我们大胆进行系统的改进和定制以满足不同用户的需求，测试人员也可以将精力投入到真正需要人类洞察力的新功能测试领域，开发人员也变得更加自信。
测试自动化框架
测试自动化框架是支架，用于为自动化测试脚本提供执行环境。框架是各种指南、编码标准、概念、流程、实践、项目层次化、模块化、报告机制、测试数据等的智慧结晶，并有力支持自动化测试的流畅执行。因此，用户可以遵循这些准则，同时自动化应用程序以利用各种高效的成果。

　　  

在高层次上，自动化框架使用驱动程序和数据集在各种测试环境中执行测试。
好的框架吸收了许多自动化测试技术，利用其优势，智能地解决其弱点，满足各类项目利益相关者的需求：
基于组件的测试框架；
库架构测试框架；
数据驱动测试框架；
关键字驱动测试框架；
混合测试框架；
行为驱动开发框架（BDD）；
业务流程测试框架。

End.

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　　那么对于Web应用来说，该测试哪些方面，该如何测试呢？来看看作者 Abhimanyu Ghoshal给出的这些建议。
　　一、首先应该测试什么？
　　当测试Web应用的时候，首先要明确你的应用要用来做什么，比如帮助用户编辑照片、发送票据、联系朋友或跟踪社交媒介等。你通常需要着眼于这四大领域：
　　1.  功能性测试
　　几乎所有的用户都期望自己所使用的Web应用功能准确、迅速、一致。这就意味着开发者必须精益求精，帮助用户实现某种形式上的结果。下面是一些需要全面测试的常见的功能元素：
　　表单：无论是反馈调查、创建任务计划，还是订阅新闻，都需要用到表单。你需要检查提交操作是否正常，是否能够提交连接并提交到你的数据中，所有字段是否能够接收输入的内容。
　　文件操作和计算：这其中涉及图像和文档的上传、编辑、计算功能和正确的输出值。首先，要确保你能想象得到会有多少用户会使用你的应用，并尽可能地针对他们进行调节。另外，要考虑一下如何使你的App更有效地计算并显示出结果，给用户提供一个更加流畅的用户体验。
　　搜索：如果你的应用允许用户搜索内容、文档或文件，那么就要保证你的搜索引擎能够索引这些信息，并定期更新，以便能够让用户实现快速查找，并根据查找条件快速显示相关结果。
　　媒体播放组件：测试音频、视频、动画和互动媒体播放组件（如游戏和图形工具）的时候，这些组件应该像预期的功能效果一样，在加载和运行的时候不能影响（暂停或减缓）其他应用的运行。
　　脚本和类库：确保你的脚本（比如图像显示或Ajax页面加载）在各种浏览器之间是相互兼容的，因为不同的用户可能会使用不同的浏览器访问你的应用，同时你可以测量不同浏览器的加载时间来进行性能优化。如果你的脚本只能和某些浏览器相互兼容，那么就要确保应用中的其他组件有更好的性能，这样所有的用户就能得到最好的应用体验。
　　最后，就是要全面检查其他组件的功能，包括提示系统、用户配置文件和管理仪表板等。

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官方标准应该是：
　　在产品的需求探索阶段，测试就需要进入，提出测试对产品的一些可测试性需求，比如在产品中增加调试命令，增加模拟告警信息等。同时，对产品的需求，从测试本职业务的角度进行分析、设计。
　　实际上，不同的产品、项目，团队的成熟度，可能测试进入的时间并不一定。
　　比如测试团队是新成立的团队，本身没有足够的能力去对产品进行出谋划策，那么还不如老老实实的等产品设计完成后，请开发人员或项目经理培训一下，然后先从功能黑盒测试开始入手。
　　比如产品是老产品，是V4.0升级到V4.1，产品线经年累月就是不停的迭代开发一个主产品，那么在少量的增量开发的前提下，在需求阶段过多的介入，反而是投入产出不成正比，还不如少量的投入，抽出精力把测试用例进行优化、开发测试工具、提炼场景式测试方法等等。
　　国内的测试还不太正规，所以结合实际情况，做到比较适合、符合本公司的实际业务情况和成熟度即可。

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