CN114090414A - 数据处理***及方法、数据测试***、数据*** - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种数据处理***及方法、数据测试***、数据***，数据处理***包括：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息；数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。本申请实施例提高了测试***的利用效率。

Description

数据处理***及方法、数据测试***、数据***

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理***及方法、数据测试***、数据***。

背景技术

测试***可以在同一时间维度对具有相似属性的多个产品进行随机测试，以对多个产品进行决策的过程。例如，较为常见的A/B测试，即是对两个以上版本的网页页面或者应用程序，让多个属性相似的目标用户随机访问这两个以上版本的应用程序或者网页页面，收集用户体验数据或者业务数据，通过对用户体验数据和/或业务数据等测试数据的评估分析获得测试结果，利用测试结果进行版本决策。

现有测试***，例如A/B测试***，多为开发用户基于测试引擎开发并为测试用户提供测试服务的网页，该测试***可以获取测试用户上传的平台规定的多版本的界面截图、URL链接或者应用程序，然后测试***基于其测试引擎中已配置的测试算法完成测试。

由以上描述可知，现有测试***仅能按照测试引擎提供的测试服务完成测试，导致测试***的利用率不高。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种数据处理***及方法、数据测试***、数据***，用以解决现有技术中因测试***仅能按照测试引擎提供的测试服务完成测试，导致测试***的利用率不高的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理***，包括：

数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息；

数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；

数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

第二方面，本申请实施例提供一种数据测试***，包括：测试子***以及数据处理子***；

所述测试子***用于：将目标测试类型展示给测试用户；获取测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；提供所述待测试数据至所述数据处理***；

所述数据处理子***包括：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载所述测试子***对应的配置信息；数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

第三方面，提供一种数据***，包括：开发子***、测试子***以及数据处理子***；

所述开发子***用于：检测开发用户从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型；提供所述目标测试类型至所述数据处理***；生成所述测试子***以及所述数据处理子***对应的数据测试***；

所述测试子***用于：将所述目标测试类型展示给测试用户；获取测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；提供所述待测试数据至所述数据处理***；

所述数据处理子***包括：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载所述测试子***对应的配置信息；数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

第四方面，提供一种数据处理方法，包括：

从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；

加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；

加载测试***对应的配置信息；

对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；

基于所述解析结果，从所述至少一个测试算法中选择目标测试算法；

调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

本申请实施例，数据处理***，实际可以配置为测试引擎，可以包括：数据加载层，该数据加载层可以从至少一个候选测试类型中选择目标测试类型。通过提供至少一个候选测试类型，可以使得测试***可支持的测试类型增多，扩展实际的可测试范围。加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据以及加载测试***对应的配置信息。数据加载层独立完成待测试数据以及配置信息的加载工作，实现模块化的数据处理，提高数据处理效率。数据处理层可以对配置信息进行解析处理，获得解析结果，从而基于该解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。通过支持至少一个测试算法的选择，可以使得测试***支持更多的测试方式，扩展测试***的应用范围。在数据分析层调用目标测试算法对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果，完成测试***的测试。通过增加支持的测试类型以及扩展支持的测试方式，对测试引擎的使用功能进行扩展，进而提高测试***的使用范围，使得测试***支持多测试类型、多测试方式的测试，提高测试***的利用效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种数据处理***的一个实施例的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种数据处理***的又一个实施例的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种数据***的一个实施例的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的数据测试***的一个实施例的结构示意图；

图5a为本申请实施例提供的一种数据测试***的示例图；

图5b为本申请实施例提供的一种数据***的示例图；

图6为本申请实施例提供的一种数据处理方法的一个实施例的流程图；

图7为本申请实施例提供的一种数据处理方法的又一个实施例的流程图；

图8为本申请实施例提供的一种数据处理方法的又一个实施例的流程图；

图9为本申请实施例提供的一种计算设备的一个实施例的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的一种电子设备的一个实施例的结构示意图；

图11为本申请实施例提供的一种电子设备的又一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于识别”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果识别(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当识别(陈述的条件或事件)时”或“响应于识别(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者***中还存在另外的相同要素。

本申请实施例的技术方案可以应用于测试场景中，通过提供支持多种测试类型以及多种测试算法的测试引擎，以供开发用户对测试***进行扩展性开发或者使用，实现对测试引擎的功能扩展，提高测试***的利用率。

目前，测试***可以为开发用户在测试引擎的基础上开发的测试网站。测试***的网站页面可以提供给测试用户，测试用户可以在该网页上传待测试的网页页面或者应用程序，以及目标用户访问网页页面或者应用程序时产生的待测试数据。测试***基于其自身的测试引擎中的测试算法对待测试数据进行数据分析，获得测试结果。测试引擎只能基于其提供的测试算法完成测试服务，导致该测试***的应用范围较为局限，导致测试***的利用率较低。

本申请实施例中，数据处理***，实际可以配置为测试引擎，可以包括：数据加载层，该数据加载层可以从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型。通过提供至少一个候选测试类型，可以使得测试***可支持的测试类型增多，扩展实际的测试范围。加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据以及加载测试***对应的配置信息。数据加载层独立完成待测试数据以及配置信息的加载工作，实现模块化的数据处理，提高数据处理效率。数据处理层可以对配置信息进行解析处理，获得解析结果，从而基于该解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。通过支持至少一个测试算法的选择，可以使得测试***支持更多的测试方式，扩展测试***的应用范围。在数据分析层调用目标测试算法对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果，完成测试***的测试。通过增加支持的测试类型以及扩展支持的测试方式，对测试引擎的使用功能进行扩展，进而提高测试***的使用范围，使得测试***支持多测试类型、多测试方式的测试，提高测试***的利用效率。

下面将结合附图对本申请实施例进行详细描述。

如图1所示，为本申请实施例提供的一种数据处理***的结构示意图，所述数据处理可以包括：数据加载层10，数据处理层20，以及数据分析层30。

本申请实施例提供的数据处理***可以应用于各种测试场景中，例如，医疗测试场景、互联网测试场景、工业测试场景或其他需要进行多版本测试的场景等，本实施例对应用场景不做过多限定。

本实施例中，数据加载层10可以用于：从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息。

数据处理层20可以用于：对配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。

数据分析层30可以用于：调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

其中，至少一个候选测试类型可以包括：流式测试类型以及批式测试类型；至少一个测试算法可以包括：假设检验算法、序贯检测算法、控制方差检验算法和/或非参检验算法。目标测试类型可以为流式测试类型或者批式测试类型。

本申请实施例中，数据处理***，实际可以配置为测试引擎，可以包括：数据加载层，该数据加载层可以从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型。通过提供至少一个候选测试类型，可以使得测试***可支持的测试类型增多，扩展实际的测试范围。加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据以及加载测试***对应的配置信息。数据加载层独立完成待测试数据以及配置信息的加载工作，实现模块化的数据处理，提高数据处理效率。数据处理层可以对配置信息进行解析处理，获得解析结果，从而基于该解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。通过支持至少一个测试算法的选择，可以使得测试***支持更多的测试方式，扩展测试***的应用范围。在数据分析层调用目标测试算法对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果，完成测试***的测试。通过增加支持的测试类型以及扩展支持的测试方式，对测试引擎的使用功能进行扩展，进而提高测试***的使用范围，使得测试***支持多测试类型、多测试方式的测试，提高测试***的利用效率。

在一种可能的设计中，数据加载层从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型具体可以包括：

检测测试***的测试环境。

从至少一个候选测试类型中确定与测试环境相匹配的目标测试类型。

数据加载层加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据具体包括：

加载测试用户在测试***按照目标测试类型提供的待测试数据。

数据加载层加载测试***对应的配置信息包括：

加载测试用户基于测试***提供的配置信息。

测试***为发起测试的当前测试***。测试环境与测试类型存在关联关系。

测试环境可以指为了完成测试工作所使用的各种软硬件环境的描述。在互联网测试场景中，测试环境可以为与软件整体结构与组件的软件架构。例如可以包括：blink、Flink、ODPS等。数据处理***可以支持多个测试环境。测试环境可以由开发者可以在开发***中开发测试***时指定，测试环境一旦指定，该测试***的测试环境即确定，数据处理***即可以在开发者指定的测试环境下运行。

在一种可能的设计中，测试***中可以存储测试环境与目标测试类型的关联关系，数据处理***中的数据加载层可以从测试***中读取该测试环境与目标测试类型的关联关系。在又一种可能的设计中，数据处理***的数据加载层中可以存储测试环境与目标测试类型的关联关系，以直接读取测试环境与目标测试类型的关联关系。

可选地，测试用户可以为使用测试***中的数据处理***进行对象测试的用户，例如，当测试***为blink架构的平台时，测试用户为使用该blink平台的用户。测试用户具体可以操作测试***以完成被测试对象的测试，从而通过获得的数据分析结果以及决策分析结果判断测试对象的可用性或者在测试对象包括多个时，通过决策分析结果判断被测试的对象是否存在显著差异，从而获得具备较好使用效果的测试对象。

在一种可能的设计中，配置信息具体可以为测试用户在测试***针对待测试数据的处理过程中选择的处理方式所形成的文件信息。例如，数据处理***可以提供多个测试算法，测试用户可以从多个测试算法中选择目标测试算法，该测试用户对目标测试算法的选择信息即属于一种配置信息。此外，配置信息还可以包括：数据处理***中测试算法的使用信息、决策分析信息等。

在又一种可能的设计中，配置信息可以为测试***中预存储的测试***针对待测试数据的处理方式所形成的文件信息。

为了令配置信息的结构清晰以便于使用，配置信息可以使用标准化配置的结构体或者类来定义。配置信息可以包括多个配置参数，通过使用不同的配置参数定义不同的配置内容。例如，配置结构体或者配置类可以包括：算法名称、显著性水平、检验类型、待检验样本类型等配置参数。具体可以通过对配置参数进行对象设置即可以获得配置信息。任一个配置参数可以对应有相应的参数类型，参数类型具体可以根据配置参数的实际测试类型确定，例如，算法名称多使用字符串标识，配置参数中的算法名称对应的配置参数即可以为字符串类型，配置参数中的算法名称可以代表测试用户指定的数据处理算法的算法名称。本实施例对配置参数的具体参数类型以及含义不作出过多限定。

为了使待测试数据的数据内容更加丰富，待测试数据可以以数据结构对象或者数据类对象的形式存在。数据结构体或者数据类可以包括多个数据参数，例如可以包括：用户检验假设值、已观察样本量、已观察样本值之和、已观察样本的平方和等，待测试数据可以为待处理的结构体对象或者类对象，通过对结构体中的数据参数进行赋值，即可以获得相应的待测试数据。

为了便于理解，在一个实际的配置信息的示例中，配置信息可以通过以下结构体定义：rawConfig{

字符串类型algo；//算法名称

实值alpha；//显著性水平

实值beta；//第二类错误阈值

字符串类型testingType；//检验类型

字符串类型testingSample；//待检验样本总体类型}。

为了便于理解，在一个实际的待测试数据的示例中，待测试数据可以通过以下结构体定义：rawData{

String类型expectedValue；//用户检验的假设值，包含单值、多值、区间形式，以及原假设与备择假设

实值sampleSize；//已观察样本量

实值SumX；//已观察样本值的和

实值SumXSquare；//已观察值的平方和}。

当然，以上的配置信息的结构体以及待测试数据的结构体仅仅是示意性的，并不应构成对本申请实施例中配置信息以及待测试数据的具体参数设置方式的限制，需要了解的是，配置信息的配置参数以及待测试数据的数据参数可以增加或者减少，具体可以根据实际的使用需要设置。

正如前文所描述的，配置信息中可以包括算法名称参数，该参数的参数数据可以为测试用户指定的测试算法的算法名称。在对配置信息进行解析处理，获得解析结果之后，该解析结果中即可以包括测试用户指定的目标测试算法。也即数据处理层基于解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法具体可以包括：基于解析结果中包含的目标算法名称，从至少一个测试算法中确定该目标算法名称对应的目标测试算法。

测试***可以提供测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据以及通过测试***输入的配置信息至数据处理***，从而通过数据处理***对待测试数据进行数据处理以及对配置信息进行配置分析。

数据测试***中可以除数据处理***所构成的数据处理***之外还可以包括：测试***，测试***可以检测测试用户输入待测试数据以及配置信息。

在本实施例中，数据处理***实际可以为测试引擎，由数据处理***以及测试***构成的数据测试***中的核心即为该数据处理***，测试***的运行依赖于数据处理***。

数据处理***中的数据加载层、数据处理层以及数据分析层都是独立的，具有通用性，各个层均可以独立调用或者开发，不同层之间可以进行数据传输，任意两个层之间可以不存在处理内容的重叠。

本实施例中，数据加载层中可以支持至少一个候选测试类型的加载。至少一个候选测试类型可以为模拟用户使用被测试对象而产生的使用结果数据的测试类型。至少一个候选测试类型可以包括：流式测试类型以及批式测试类型。流式测试类型的数据可以为流式数据，批式测试类型的数据可以为批式数据。目标测试类型可以从流式测试类型以及批式测试类型中选择。目标测试类型对应的待测试数据可以为批式数据或者流式数据。

在一种可能的设计中，数据加载层中可以配置至少一个候选测试类型分别对应的数据加载程序。当任一个候选测试类型被确定为目标测试类型时，即可以通过该目标测试类型的加载程序加载测试用户按照该目标测试类型提供的待测试数据。

在实际应用中，数据处理***可以将至少一个候选测试类型提供给开发用户。例如，可以通过开发文档的形式提供给开发用户。开发用户可以通过开发文档获知至少一个候选测试类型，并从中选择目标测试类型。开发用户可以通过开发***实现对目标测试类型以及至少一个测试算法的选择。开发***可以基于开发用户的开发指令，完成数据处理***的使用配置，以获得最终的测试***。

数据分析层中可以配置至少一个测试算法，该至少一个测试算法可以随时被调用以执行数据分析处理。至少一个测试算法可以由数据处理***提供或者用户自定义方式定义，使得该数据处理***支持多种测试算法，提高了数据处理***的可扩展性，使得配置有该数据处理***的测试***的算法可选择性更高，从而可以提高测试***的利用率。

在实际应用中，至少一个测试算法可以包括：基础假设检验算法、序列检验算法、控制方差检验、非参检验以及个性化检验算法中的一种或多种。

基础假设检验算法，例如可以为Z Test(Z检验)算法和/或T Test(T检验)算法。序列检验(Sequential testing)算法，例如可以为Wald's SPRT(Wald's Sequentialprobability ratio test，瓦尔德序贯概率比检验算法)、Mixture SPRT(MixtureSequential probability ratio test，混合序贯概率比检验算法)和/或non-parametricsequential testing(非参数序列检验算法)。个性化算法，例如可以为Control Variate(控制变量)算法。非参检验例如可以包括：NHST(NHST(Null hypothesis significancetesting，零假设检验)。

作为一个实施例，数据分析层中可以包括算法调用接口，通过调用接口实现算法的调用。该数据分析层调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果可以包括：

通过算法调用接口调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

数据分析层通过算法调用接口实现对测试算法的调用，可以使得模块化的多个测试算法的接口调用实现，即便测试算法发生变化，但并不影响算法的调用，提高数据处理***中测试算法的可移植性。

如图2所示，为本申请实施例提供的一种数据处理***的结构示意图，数据处理可以包括：数据加载层21，数据处理层22，数据分析层23以及决策分析层24。

本实施例中，数据加载层21可以用于：基于当前测试***的测试环境，从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；加载测试用户提供的配置信息。

数据处理层22可以用于：对配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。

数据分析层23可以用于：调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

决策分析层24可以用于：对数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果。

在实际应用中，决策分析层获得的决策分析结果可以输出给测试用户观看。在一种可能的设计中，决策分析层24可以包括：决策分析接口。

该决策分析接口可以用于：为测试用户输出决策分析结果。

决策分析层可以对数据分析结果进行决策分析处理，以获得决策分析结果。决策分析层可以通过决策分析算法对数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果。决策分析算法可以基于配置信息的解析结果确定，也即，解析结果中可以包括决策分析层对数据分析结果进行决策分析处理时的决策分析算法。决策分析算法中可以包括多个决策子算法，从而可以对数据分析结果进行多次决策分析，获得多个决策结果数据。

在一种可能的设计中，决策分析结果可以包括多个决策结果数据，例如可以包括：差异结果标识、置信区间，包括置信上限(confidence Upper bound)以及置信下限(confidence Lower bound)、P值(P-value，用来判断假设检验结果的参数)、Z statistics(Z统计数据)以及检验结果等。其中，差异结果标识用于标识两种以上的测试数据是否存在差异。

可选地，可以使用决策分析结果中的多个决策结果数据中的至少一个决策结果数据来综合确认被测试对象各自对应的测试数据之间是否存在显著性差异，也即确认这两个以上的被测试对象之间是否存在使用结果上的显著性差异。例如，以P值为例，若获得的决策分析结果中，P值与预定P值进行比较，若P值大于预定P值，可以认为被测试对象之间不存在显著性差异。

决策层可以通过决策分析接口对外输出决策分析结果。可以将决策分析结果及时告知测试用户。通过决策层的增加可以扩展数据处理***的处理功能，使得数据处理***的处理范围更广，从而增加包含该数据处理***的测试***的***性能，对测试***的功能进一步扩展，从而提供测试***的利用效率。

为了实现待测试数据的获取，进行模块化处理。数据加载层实际的对外接口可以为数据加载接口。该数据加载接口加载待测试数据时，可以通过该数据加载接口调用目标测试类型的加载程序加载待测试数据。数据加载层可以包括：数据加载接口。

数据加载层加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息可以包括：

通过数据加载接口加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；

通过数据加载接口加载测试***对应的配置信息。

本实施例中，不同类型的数据可以采用各自的子接口进行数据的获取。数据加载接口可以包括至少一个数据加载子接口以及配置加载子接口。例如，至少一个候选测试类型可以包括流式测试类型以及批式测试类型时，流式测试类型的流式数据可以采用流式数据的加载子接口进行加载，批式测试类型的数据可以采用批式数据的加载子接口进行加载。

数据加载接口加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据时可以先从至少一个数据加载子接口中确定目标测试类型对应的目标子接口，再通过目标子接口加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据。

通过数据加载接口加载测试用户提供的配置信息时，可以通过配置加载子接口加载测试用户提供的配置信息。

测试环境可以为数据处理***的工作环境，开发用户在选择测试环境之后，可以确定该测试环境关联的目标测试类型。通过将测试环境与目标测试类型建立关联关系可以使得测试环境与目标测试类型建立连接关系，使得测试环境与目标测试类型的确定关联更紧密，从而快速确定目标测试类型，完成待测试数据的加载。

因此，作为一个实施例，数据加载层从至少一个测试类型中确定目标测试类型具体可以包括：基于当前测试***的测试环境，从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型。

数据加载层基于当前测试***的测试环境，从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型具体还可以包括：

基于当前测试***的测试环境，从至少一个候选测试类型中确定与测试环境相关联的目标测试类型。

在本实施例中，测试环境与目标测试类型的关联关系可以由开发用户在开发过程中建立。作为一种可能的实现方式，该数据加载层还可以用于：

基于开发用户在开发***中选择的测试环境以及从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型，确定测试***的测试环境以及目标测试类型。

在实际应用中，该数据加载层还可以用于：

为测试***建立测试环境与目标测试类型的关联关系。

本实施例中，数据加载层可以直接建立测试***的测试环境与目标测试类型的关联关系并存储。在又一些实施例中，测试***的测试环境以及目标测试类型的关联关系还可以由测试***建立并进行存储。

测试***的测试环境与其对应的目标测试类型建立关联关系，可以便于迅速确定任一个测试***对应的目标测试类型，从而加快测试效率。

数据处理***通过获取开发用户指定的测试环境以及目标测试类型，并为二者建立关联关系可以在检测到该测试***的测试环境时，快速确定目标测试类型，从而完成待测试数据的加载效率。

至少一个测试算法实际可以由开发用户提供给数据处理***。作为一个实施例，数据分析层还用于：获取开发用户在开发***中确定的至少一个测试算法。开发用户在开发***确定至少一个测试算法，开发***可以将该至少一个测试算法提供给数据处理***。

因此，在某些实施例中，数据分析层还可以用于：

获取开发用户在开发***中自定义输入的第一处理算法。

获取开发用户在数据处理***提供的至少一个候选处理算法中选择的第二处理算法；

确定第一处理算法以及第二处理算法构成的至少一个测试算法。

在实际应用中，第二处理算法可以包括一个或多个。通过提供至少一个候选处理算法的选择机制以及用户自定义算法的自定义机制，使得至少一个测试算法的可选择性以及扩展性更强，对数据处理***提供了扩展基础，从而促进数据处理***的利用范围以及利用效率的提高。

为了实现数据的统一处理，在一些实施例中，数据处理层还可以用于：

将待测试数据进行数据聚合处理，获得第一数据；

将第一数据转换为与数据处理***预定义的标准数据格式相对应的第二数据；

数据分析层调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果包括：

调用目标测试算法，对第二数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

将待测试数据进行数据聚合处理，获得第一数据具体可以包括：将待测试数据进行加和计算、平方和计算和/或样本数量计算处理，获得第一数据。

将待测试数据聚合处理后的第一数据可能为多种数据类型，为了对第一数据进行统一处理，可以将第一数据转换为与数据处理***预定义的标准数据格式相对应的第二数据。第二数据可以被数据处理***统一处理，从而实现对数据的数据分析处理，获得数据分析结果。通过数据格式的统一处理，可以使得数据处理***可以对不同类型的第一数据执行同样的数据分析处理，实现统一性分析。

其中，数据处理***预定义的标准数据格式可以为数据处理***能够统一处理定义的数据类型。该标准数据格式可以根据实际的使用需求而确定，例如可以以数据结构体形式定义的数据格式。

作为一个实施例，数据处理***还可以包括：

数据输出层，用于输出数据分析结果至测试***，以供测试***为测试用户输出数据分析结果，以供测试用户对数据分析结果进行确认。

数据输出层可以位于数据分析层之后，可以对数据分析层对待测试数据进行分析获得的数据分析结果进行输出，以便于测试用户对数据分析结果进行确认。

可选地，测试***为测试用户输出数据分析结果具体可以包括：通过测试***的数据分析界面输出数据分析结果，以供测试用户查看该数据分析结果查看数据分析结果。数据分析结果可以供该测试用户对该测试分析结果进行确认，以判断是否执行后续的决策分析。

此时，决策分析层对数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果具体可以包括：检测测试用户对数据分析结果执行的决策确认操作，对数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果。

在实际应用中，数据输出层除将数据分析层的数据分析结果进行输出之外，还可以将决策分析层的决策分析结果进行输出，也即该数据输出层还用于：输出决策分析层的决策分析结果至测试***，以供测试***为测试用户输出决策分析结果，以供测试用户对决策结果进行查看。

在某些实施例中，数据加载层加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据具体包括：

确定与目标测试类型对应的至少一个测试对象；

加载测试用户针对至少一个测试对象提供的待测试数据。

数据处理***可以支持多种候选测试类型，例如，多个候选测试类型可以包括页面类型、医药数据类型、算法类型、运营方案测试以及产品方案测试等类型。目标测试类型为从至少一个候选测试类型中选择获得的。

在一些实施例中，目标测试类型的选择可以由测试用户确定，开发用户可以开发提供该多种候选测试类型的测试***，以供测试用户从测试***提供的至少一个候选测试类型中选择目标测试类型。

在又一些实施例中，目标测试类型的选择可以由开发用户确定。开发用户可以基于数据处理***支持的至少一个候选数据类型中确定目标数据类型，开发***可以将开发用户选择的目标数据类型以及测试环境发送至数据处理***，由数据处理***将测试环境以及目标数据类型关联保存，以在检测到测试***通过数据处理***发起测试请求时，确定该测试***的测试环境对应的目标数据类型。

测试用户可以在测试***对至少一个测试对象提供待测试数据。

至少一个测试对象为需要进行测试的对象，测试对象的测试类型为目标测试类型。测试***可以对属于同一测试类型的至少一个测试对象进行测试，也即，具体可以为N个测试对象同时进行测试，N为大于等于1的正整数。

例如，N等于1时，为对单个对象的独立测试，N等于2时，为2个测试对象的测试，也即较为常见的A/B测试。测试对象的对象数量可以根据实际的测试需求而确定，本申请实施例中并不对至少一个测试对象的对象数量作出过多限定。

为了便于理解，以至少一个测试对象的对象数量为两个为例，详细说明本申请实施例的技术方案。在一个实施例中，数据加载层确定与目标测试类型对应的至少一个测试对象具体可以包括：

确定与目标测试类型对应的第一测试对象以及第二测试对象；

数据加载层加载测试用户针对至少一个测试对象提供的待测试数据具体包括：

加载测试用户针对第一测试对象提供的第一测试数据；

加载测试用户针对第二测试对象提供的第二测试数据；

数据分析层调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果具体包括：

调用目标测试算法，对第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

其中，第一测试对象为属于目标测试类型的一个测试对象，第二测试对象为属于目标测试类型的又一个测试对象，第一测试对象可以与第二测试对象不同。第一测试数据可以为测试用户针对第一测试对象提供的，第二测试数据可以为测试用户针对第二测试对象提供的。

第一测试数据为在第一测试对象进行测试时产生的测试结果数据，第二测试数据为在第二测试对象进行测试时产生的测试结果数据。

数据分析层调用目标测试算法，对第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果具体可以包括：调用目标测试算法可以对第一测试数据进行数据分析处理，获得第一分析结果；调用目标测试算法可以对象第二测试数据进行数据分析处理，获得第二分析结果。之后，可以确定第一分析结果以及第二分析结果构成的数据分析结果。

目标测试算法可以分别对第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得各自对应的数据分析结果。第一测试数据的分析过程与第二测试数据的分析过程可以是相互独立的。

决策分析层对数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果具体可以包括：对第一分析结果以及第二分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结。该决策分析层还可以通过决策分析结果确定第一分析结果以及第二分析结果中最优分析结果，并为测试用户输出该最优分析结果。测试用户可以通过该最优分析结果对第一测试对象以及第二测试对象进行决策，以获得准确的决策结果。

在一种可能的设计中，目标测试类型包括：算法类型。

数据加载层确定与目标测试类型对应的第一测试对象以及第二测试对象具体包括：

确定与算法类型对应的第一测试算法以及第二测试算法；

数据加载层加载测试用户针对第一测试对象提供的第一测试数据具体包括：

加载测试用户针对第一测试算法提供的第一测试数据；

数据加载层加载测试用户针对第二测试对象提供的第二测试数据具体包括：

加载测试用户针对第二测试算法提供的第二测试数据。

对算法进行测试是本申请实施例提供的一种算法测试方式，可以通过对第一测试算法以及第二测试算法进行测试分析，以比较两种被测试算法的使用效果，从而通过分析结果获得较优的使用算法，获得较为优质的算法。通过提供数据分析***对两种算法进行使用测试，可以提高算法测试效率，获得更为精确的算法。

在对第一测试算法以及第二测试算法进行测试时，可以针对该两种测试算法的实际使用结果进行测试，也即可以获得该两种算法的使用结果，以进行算法测试。以测试算法为点击率预测算法为例，在某些实施例中，数据加载层确定与算法类型对应的第一测试算法以及第二测试算法具体可以包括：

确定与算法类型对应的第一点击率预测算法以及第二点击率预测算法；

数据加载层加载测试用户针对第一测试算法提供的第一测试数据具体可以包括：

加载测试用户针对第一点击率预测算法提供的第一预测结果数据；

数据加载层加载测试用户针对第二测试算法提供的第二测试数据具体可以包括：

加载测试用户针对第二点击率预测算法提供的第二预测结果数据；

数据分析层调用目标测试算法，对第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果具体包括：

调用目标测试算法，对第一预测结果数据以及第二预测结果数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

作为一种可能的实现方式，第一预测结果数据包括：多个第一点击率；多个第一点击率分别为第一点击率预测算法对多个热点词进行点击率预测获得的预测结果；

第二预测结果数据包括：多个第二点击率预测结果；多个第二点击率预测结果分别为第二点击率预测算法对多个热点词进行点击率预测的预测结果。

如图3所示，为本申请实施例提供的一种数据***的一个实施例的结构示意图，该开发***可以包括：开发子***31、测试子***32以及数据处理子***33。

其中，该开发子***31可以用于：检测开发用户从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型；提供目标测试类型至数据处理***；生成测试子***32以及数据处理子***33对应的数据测试***。

其中，测试子***32可以用于：将目标测试类型展示给测试用户；获取测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；提供待测试数据至数据处理***。

该数据处理子***32可以包括：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息；数据处理层，用于对配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

其中，数据处理子***可以对应图1所示实施例中的数据处理***。开发子***可以对应于图1所示实施例中涉及的开发***。测试子***可以对应于图1所示实施例中的测试***。数据测试***对应于图4所示实施例的数据测试***。

在某些实施例中，数据加载层从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型具体可以包括：检测测试***的测试环境；从至少一个候选测试类型中确定与测试环境相匹配的目标测试类型；

数据加载层加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据具体可以包括：

加载测试用户在测试***按照目标测试类型提供的待测试数据。

数据加载层加载测试***对应的配置信息具体可以包括：

加载测试用户基于测试***提供的配置信息。

作为一个实施例，开发子***还可以用于：检测开发用户为测试***选择的测试环境。数据加载层还可以用于：

基于开发用户在开发***中选择的测试环境以及从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型，确定测试***的测试环境以及目标测试类型；

该数据加载层还可以用于：

为测试***建立测试环境与目标测试类型的关联关系。

如图4所示，为本申请实施例提供的一种数据测试***的一个实施例的结构示意图，该数据测试***可以包括：测试子***41以及数据处理子***42。

该测试子***41可以用于：将目标测试类型展示给测试用户；获取测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；提供待测试数据至数据处理子***。

该数据处理子***42可以用于：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；加载测试子***41对应的配置信息；数据处理层，用于对配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

其中，数据处理子***42可以对应于图1所示实施例的数据处理***。测试子***可以对应于图1所示实施例中涉及的测试***。该数据测试***可以由图3所示的开发***生成。

在某些实施例中，数据加载层从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型具体可以包括：检测测试***的测试环境；从至少一个候选测试类型中确定与测试环境相匹配的目标测试类型；

数据加载层加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据具体可以包括：

加载测试用户在测试***按照目标测试类型提供的待测试数据。

数据加载层加载测试***对应的配置信息具体可以包括：

加载测试用户基于测试***提供的配置信息。

作为一个实施例，开发子***还可以用于：检测开发用户为测试***选择的测试环境。数据加载层还可以用于：

基于开发用户在开发***中选择的测试环境以及从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型，确定测试***的测试环境以及目标测试类型；

该数据加载层还可以用于：

为测试***建立测试环境与目标测试类型的关联关系。

该测试子***还可以用于：将测试环境以及目标测试类型展示给测试用户，以供该测试用户获知测试环境以及目标测试类型。

以下将以互联网领域中的A/B测试场景为例，对本申请的技术方案进行详细说明。

图5a为本申请实施例提供的一种数据测试***50的配置示例图。

参考图5a，数据处理子***501可以为互联网A/B测试领域的一种测试引擎，可与测试子***502组成一数据测试***50配置于一测试设备M1中。

测试子***502可以为基于该数据处理子***501实现测试功能的测试平台，测试用户可以在测试子***502中输入待测试数据，以及配置信息。数据处理子***502中的数据加载层即可以加载待测试数据以及配置信息。数据处理层可以对配置信息进行解析处理，获得解析结果，并基于该解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。之后，数据分析层可以调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

在图5a所示实施例中，数据处理子***501与测试子***502均配置于测试设备M1中。但是，在一些实施例中，数据处理子***501与测试子***502还可以配置于不同的设备，例如，数据处理子***501可以配置于云端服务器中，测试子***502可以配置于用户的笔记本、平板电脑等电子设备中，本实施例中对于数据处理子***501以及测试子***502的具体配置方式仅仅是示例性的，具体可以根据实际使用需要变更配置设备。

图5b为本申请实施例提供的一种数据***51的配置示例图。

开发子***511可以为在数据处理子***512的基础上对测试子***513进行测试环境以及目标测试类型等进行开发的平台，该开发子***511、数据处理子***512以及测试子***513可以形成的数据***51可以配置于一开发设备M2中。从而开发用户即可以通过该开发设备M2中的开发子***511对数据处理子***512以及测试子***513进行设置，从而获得数据测试***。

如图6所示，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的一个实施例的流程图，该方法可以包括：

步骤601：从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型。

步骤602：加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据。

步骤603：加载测试***对应的配置信息。

步骤604：对配置信息进行解析处理，获得解析结果。

步骤605：基于解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。

步骤606：调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

本申请实施例中，可以从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型。通过提供至少一个候选测试类型，可以使得测试***可支持的测试类型增多，扩展实际的测试范围。加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据以及加载测试***对应的配置信息，完成待测试数据以及配置信息的加载工作，实现模块化的数据处理，提高数据处理效率。对配置信息进行解析处理，获得解析结果，从而基于该解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法。通过支持至少一个测试算法的选择，可以使得测试***支持更多的测试方式，扩展测试***的应用范围。再调用目标测试算法对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果，完成测试***的测试。通过增加支持的测试类型以及扩展支持的测试方式，对测试引擎的使用功能进行扩展，进而提高测试***的使用范围，使得测试***支持多测试类型、多测试方式的测试，提高测试***的利用效率。

在一可选实施例中，该方法还包括：

对数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果。

在一些实施例中，从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型可以包括：

检测测试***的测试环境；

从至少一个候选测试类型中确定与测试环境相匹配的目标测试类型；

加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据可以包括：

加载测试用户在测试***按照目标测试类型提供的待测试数据。

加载测试***对应的配置信息可以包括：

加载测试用户基于测试***提供的配置信息。

在一可选实施例中，该方法还包括：

通过决策输出接口输出决策分析结果。

在一可选实施例中，加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息可以包括：

通过所述数据加载接口加载所述测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；

通过所述数据加载接口加载所述测试***对应的配置信息。

在一可选实施例中，从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型可以包括：基于当前测试***的测试环境，从至少一个候选测试类型中确定与测试环境相关联的目标测试类型。

在一可选实施例中，还可以包括：

根据开发用户在开发***中选择的测试环境以及从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型，确定测试***的测试环境与目标测试类型。

可选地，该方法还可以包括：为测试***建立测试环境与目标测试类型的关联关系。

在一可选实施例中，加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据以及测试用户提供的配置信息包括：

加载测试用户在测试***按照目标测试类型提供的待测试数据以及测试用户在测试***提供的配置信息。

在一可选实施例中，调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果包括：

通过算法调用接口调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

在一可选实施例中，该方法还可以包括：

获取开发用户在开发***中确定的至少一个测试算法。

在一可选实施例中，该方法还可以包括：

获取开发用户在开发***中自定义输入的第一处理算法；

获取开发用户在数据处理***提供的至少一个候选处理算法中选择的第二处理算法；

确定第一处理算法以及第二处理算法构成的至少一个测试算法。

在一可选实施例中，该方法还可以包括：

将待测试数据进行数据聚合处理，获得第一数据；

将第一数据转换为与数据处理***预定义的标准数据格式相对应的第二数据；

调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果可以包括：

调用目标测试算法，对第二数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

作为一个实施例，该方法还可以包括：

输出数据分析结果至测试***，以供测试***为测试用户输出数据分析结果，以供测试用户对数据分析结果进行确认。

作为又一个实施例，该加载测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据可以包括：

确定与目标测试类型对应的至少一个测试对象；

加载测试用户针对至少一个测试对象提供的待测试数据。

在某些实施例中，确定与目标测试类型对应的至少一个测试对象可以包括：

确定与目标测试类型对应的第一测试对象以及第二测试对象；

加载测试用户针对至少一个测试对象提供的待测试数据可以包括：

加载测试用户针对第一测试对象提供的第一测试数据；

加载测试用户针对第二测试对象提供的第二测试数据；

调用目标测试算法，对待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果可以包括：

调用目标测试算法，对第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

在一种可能的设计中，目标测试类型包括：算法类型；

确定与目标测试类型对应的第一测试对象以及第二测试对象可以包括：确定与算法类型对应的第一测试算法以及第二测试算法。

加载测试用户针对第一测试对象提供的第一测试数据可以包括：

加载测试用户针对第一测试算法提供的第一测试数据；

加载测试用户针对第二测试对象提供的第二测试数据可以包括：

加载测试用户针对第二测试算法提供的第二测试数据。

在一个可选实施例中，确定与算法类型对应的第一测试算法以及第二测试算法可以包括：确定与算法类型对应的第一点击率预测算法以及第二点击率预测算法。

加载测试用户针对第一测试算法提供的第一测试数据可以包括：

加载测试用户针对第一点击率预测算法提供的第一预测结果数据；

加载测试用户针对第二测试算法提供的第二测试数据可以包括：

加载测试用户针对第二点击率预测算法提供的第二预测结果数据；

调用目标测试算法，对第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果可以包括：

调用目标测试算法，对第一预测结果数据以及第二预测结果数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

进一步，可选地，第一预测结果数据包括：多个第一点击率；多个第一点击率分别为第一点击率预测算法对多个热点词进行点击率预测获得的预测结果；

第二预测结果数据包括：多个第二点击率预测结果；多个第二点击率预测结果分别为第二点击率预测算法对多个热点词进行点击率预测的预测结果。

需要说明的是，本申请实施例提供的数据处理方法的具体实现方式以及技术效果与前述实施例中数据处理***中的处理步骤相同，为了描述简洁性考虑，在此不再赘述。

上述实施例所提供的数据处理方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤601至步骤605的执行主体可以为设备A；又比如，步骤601和604的执行主体可以为设备A，步骤605的执行主体可以为设备B；等等。

另外，在上述实施例及附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如601、602等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质存储计算机指令，当计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使一个或多个处理器执行前述实施例中的数据处理方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

如图7所示，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的又一个实施例的流程图，该方法可以包括：

701：将目标测试类型展示给测试用户。

702：获取测试用户按照目标测试类型提供的待测试数据。

703：提供待测试数据至数据处理***。

本申请实施例提供的数据处理方法的具体实现方式以及技术效果与前述实施例中测试***中的处理步骤相同，为了描述简洁性考虑，在此不再赘述。另外与数据处理***的交互过程也可参考前述实施例中的描述，在此亦不再赘述。

如图8所示，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的又一个实施例的流程图，该方法可以包括：

801：检测开发用户从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型。

802：提供目标测试类型至数据处理***。

803：生成测试***以及数据处理***对应的数据测试***。

本申请实施例提供的数据处理方法的具体实现方式以及技术效果与前述实施例中开发***中的处理步骤相同，为了描述简洁性考虑，在此不再赘述。另外与数据处理***、测试***的交互过程也可参考前述实施例中的描述，在此亦不再赘述。

如图9所示，图1～图2所示的数据处理***可以配置于一计算设备中，该计算设备可以包括：存储组件901以及处理组件902。

存储组件901中存储有一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令供处理组件902调用执行，以实现图6所示的数据处理方法。

其中，处理组件902可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

存储组件901被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，计算设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、通信组件等。输入/输出接口为处理组件和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是输出设备、输入设备等。通信组件被配置为便于计算设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

此外，如图10所示，图3所示的数据***可以实现为一电子设备，该电子设备例如可以为图5b所示的开发设备。该电子设备可以包括：存储组件1001以及处理组件1002。

存储组件1001中存储有一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令供处理组件1002调用执行，以实现图6、图7以及图8所示的数据处理方法。

其中，处理组件1002可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述数据处理方法。

存储组件1001被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，电子设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、通信组件等。输入/输出接口为处理组件和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是输出设备、输入设备等。通信组件被配置为便于电子设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

如图11所示，图4所示的数据测试***可以实现为一电子设备，该电子设备例如可以为图5a所示的测试设备，该电子设备可以包括：存储组件1101以及处理组件1102。

存储组件1101中存储有一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令供处理组件1102调用执行，以实现图6以及图7所示的数据处理方法。

其中，处理组件1102可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述数据处理方法。

存储组件1101被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，电子设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、通信组件等。输入/输出接口为处理组件和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是输出设备、输入设备等。通信组件被配置为便于电子设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

电子设备或者计算设备中的计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

电子设备或者计算设备中的计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种数据处理***，其特征在于，包括：

数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息；

数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；

数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，还包括：

决策分析层，用于对所述数据分析结果进行决策分析处理，获得决策分析结果。

3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据加载层从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型具体包括：

检测所述测试***的测试环境；

从所述至少一个候选测试类型中确定与所述测试环境相匹配的目标测试类型；

所述数据加载层加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据具体包括：

加载所述测试用户在所述测试***按照所述目标测试类型提供的待测试数据；

所述数据加载层加载测试***对应的配置信息包括：

加载所述测试用户基于所述测试***提供的配置信息。

4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据加载层包括：数据加载接口；

所述数据加载层加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载测试***对应的配置信息具体包括：

通过所述数据加载接口加载所述测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；

通过所述数据加载接口加载所述测试***对应的配置信息。

5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据加载层还用于：

基于开发用户在开发***中选择的测试环境以及从所述至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型，确定所述测试***的测试环境以及目标测试类型。

6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据分析层还用于：

获取所述开发用户在所述开发***中自定义输入的第一处理算法；

获取所述开发用户在所述数据处理***提供的至少一个候选处理算法中选择的第二处理算法；

确定所述第一处理算法以及所述第二处理算法构成的所述至少一个测试算法。

7.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据处理层还用于：

将所述待测试数据进行数据聚合处理，获得第一数据；

将所述第一数据转换为与所述数据处理***预定义的标准数据格式相对应的第二数据；

所述数据分析层调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果包括：

调用所述目标测试算法，对所述第二数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

8.根据权利要求1所述的***，其特征在于，还包括：

数据输出层，用于输出所述数据分析结果至所述测试***，以供所述测试***为所述测试用户输出所述数据分析结果，以供所述测试用户对所述数据分析结果进行确认。

9.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据加载层加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据具体包括：

确定与所述目标测试类型对应的至少一个测试对象；

加载所述测试用户针对所述至少一个测试对象提供的待测试数据。

10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，所述数据加载层确定与所述目标测试类型对应的至少一个测试对象具体包括：

确定与所述目标测试类型对应的第一测试对象以及第二测试对象；

所述数据加载层加载所述测试用户针对所述至少一个测试对象提供的待测试数据具体包括：

加载所述测试用户针对所述第一测试对象提供的第一测试数据；

加载所述测试用户针对所述第二测试对象提供的第二测试数据；

所述数据分析层调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果具体包括：

调用所述目标测试算法，对所述第一测试数据以及第二测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

11.根据权利要求10所述的***，其特征在于，所述目标测试类型包括：算法类型；

所述数据加载层确定与所述目标测试类型对应的第一测试对象以及第二测试对象具体包括：

确定与所述算法类型对应的第一测试算法以及第二测试算法；

所述数据加载层加载所述测试用户针对所述第一测试对象提供的第一测试数据具体包括：

加载所述测试用户针对所述第一测试算法提供的第一测试数据；

所述数据加载层加载所述测试用户针对所述第二测试对象提供的第二测试数据具体包括：

加载所述测试用户针对所述第二测试算法提供的第二测试数据。

12.一种数据测试***，其特征在于，包括：测试子***以及数据处理子***；

所述测试子***用于：将目标测试类型展示给测试用户；获取测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；提供所述待测试数据至所述数据处理***；

所述数据处理子***包括：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载所述测试子***对应的配置信息；数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

13.一种数据***，其特征在于，包括：开发子***、测试子***以及数据处理子***；

所述开发子***用于：检测开发用户从至少一个候选测试类型中选择的目标测试类型；提供所述目标测试类型至所述数据处理***；生成所述测试子***以及所述数据处理子***对应的数据测试***；

所述测试子***用于：将所述目标测试类型展示给测试用户；获取测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；提供所述待测试数据至所述数据处理***；

所述数据处理子***包括：数据加载层，用于从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；加载所述测试子***对应的配置信息；数据处理层，用于对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；基于所述解析结果，从至少一个测试算法中选择目标测试算法；数据分析层，用于调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

14.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

从至少一个候选测试类型中确定目标测试类型；

加载测试用户按照所述目标测试类型提供的待测试数据；

加载测试***对应的配置信息；

对所述配置信息进行解析处理，获得解析结果；

基于所述解析结果，从所述至少一个测试算法中选择目标测试算法；

调用所述目标测试算法，对所述待测试数据进行数据分析处理，获得数据分析结果。

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