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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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2.6　小结

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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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