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大数据测试技术——数据采集、分析与测试实践(在线实验_在线自测) - 刘攀
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2024-04-30 09:08:34
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 平台支撑
  • 第1章 大数据测试的思维
    • 1.1 规律是否存在
    • 1.2 大数据的背后
    • 1.3 大数据测试方法
    • 1.4 目的及组织结构
  • 第2章 大数据收集概述
    • 2.1 案例介绍
    • 2.2 原理及方法
    • 2.3 环境配置
    • 2.4 数据采集
    • 2.5 同步操作
    • 2.6 小结
    • 【思考题】
  • 第3章 网络数据的采集与分析
    • 3.1 物理连接及Wireshark软件的常用操作
    • 3.2 数据包的采集
    • 3.3 数据包的自动抓取
    • 3.4 数据包分析
    • 3.5 小结
    • 【思考题】
  • 第4章 数据格式转换及Python编程
    • 4.1 原理及方法
    • 4.2 Python安装及配置
    • 4.3 Python基础学习
    • 4.4 Notepad环境
    • 4.5 Python编程实践
    • 4.6 Python面向对象
    • 4.7 Python的集成开发环境
    • 4.8 pcapng文件到CSV文件
    • 4.9 小结
    • 【思考题】
  • 第5章 Splunk软件初探
    • 5.1 Splunk简介
    • 5.2 Splunk的安装与配置
    • 5.3 Splunk数据分析
    • 5.4 SPL高级编程
    • 5.5 小结
    • 【思考题】
  • 第6章 Splunk平台实践
    • 6.1 Splunk的基础命令
    • 6.2 Splunk软件的自动数据生成
    • 6.3 可视化展示
    • 6.4 官方帮助文档
    • 6.5 应用分析实例
    • 【思考题】
  • 第7章 SPL案例编程
    • 7.1 stats命令学习
    • 7.2 数据下载和导入
    • 7.3 问题描述及分析
    • 【思考题】
  • 第8章 数据导入及错误分析
    • 8.1 背景知识介绍
    • 8.2 数据选择
    • 8.3 时间戳错误
    • 8.4 问题分析及解决
    • 8.5 导入配置
    • 【思考题】
  • 第9章 联网效率分析
    • 9.1 原理及方法
    • 9.2 常用分析命令
    • 9.3 数据导入和处理
    • 9.4 分析联网效率
    • 【思考题】
  • 第10章 Linux部署
    • 10.1 原理及方法
    • 10.2 软件安装及运行
    • 10.3 网络配置
    • 【思考题】
  • 第11章 大数据测试实践
    • 11.1 监测数据导入
    • 11.2 数据缺陷挖掘
    • 11.3 非结构化数据处理
    • 【思考题】
  • 思考题答案
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