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1.软件测试的分类
对于软件测试的类型进行了概括性的测试，另外还有一些测试的概念，不太容易进行测试的分类。
2. 回归测试
因为回归测试是和版本关联的，在迭代相对频繁的项目中，大规模的回归测试不太现实，所以回归测试一般都是关注在关键模块和重点功能的组件上。通过回归测试，保证主要功能点和流程不会因为版本更新产生错误。而正因为回归测试验证的功能点和流程是相对稳定的，而且在项目周期当中，回归测试执行的频率，相对来说，也比较高。所以回归测试是最适合进行自动化测试的。项目如果要实施自动化，应该优先把回归测试做为自动化实施的第一优先级。
3.Monkey测试
就好像让一个猴子来使用软件，因为认知上的差异，会触发一些常人难以触及到的操作，进而发现一些隐藏的问题。比如安卓系统，在sdk中，就包括了一个著名的monkey测试工具，就是随机地触发界面上的操作，是安卓应用稳定验证的一个非常重要的功能。
4.冒烟测试
硬件在板卡开发完成以后，为了验证主要的功能，都会上一下电，通电以后，如果板卡没有冒烟，说明基本功能是正常的。如果冒烟了，就肯定是哪个地方出问题了。
冒烟测试和回归测试在某种意义上是比较类似的。但冒烟更多的主要是针对全流程的一个关键业务的流程的验证，而回归测试可以针对某个具体的功能模块分开、分别地进行模块级的回归测试。就是冒烟重在全流程的验证，而回归测试重点在关键模块、关键功能。
在每日构建中，现在敏捷强调用冒烟测试来确认合入的代码没有影响主要功能的正常使用。
5.A/B测试
互联网行业中非常重要的一个测试概念。比如设计网站后，很难评估某个地方是放图片还是放文字，更能吸引用户，或者说某个地方的按钮，是用红色呢，还是绿色呢，用户更容易来点击？这个在开发的时候是很难知道的，很难确定的。因为人的选择是很难用常理来推测的，那这个时候怎么办？可以用A/B测试来验证。
A/B测试实施要点：
- A/B测试一定是多个方案同时提供给用户，用户的基数需要达到一定的数量，这样来保证统计结果的有效性。所以A/B测试一般都是结合灰度发布、动态配置，这样的一些技术来实现的。
- 每次测试要保证变量的唯一，这样才能确定用户的选择的差异，是和测试的点有一些直接的关联性。如果每次改变了多个变量，就很难确定是什么样的改动导致了用户的行为差异。
- 要确定评判的标准，比如说，我们是通过判断转换率、进入率、跳出率这样的测试指标来判断A/B测试的结果。
A/B测试工具：
A/B测试对互联网应用来说，是非常有必要的。它能够以最真实的结果，给网站的改变提供依据，也是向客户证明我们的选择重要和有说服力的一个原因。通过A/B测试，我们可以得出哪种设计方案更好，甚至还可以得出好多少这样的一个具体的指标。具体到A/B测试的测试工具上，业界主要有2个。
- Google Analytics Content Experiments：前身是Google website optimizer，现在在寻找A/B测试工具时，很多还是会找到Google前身的工具。主要是向用户提供了不同页面的版本之后，通过嵌入分析脚本就可以收集到一系列的分析数据。
- Visual Website Optimizer：商用工具，也是A/B测试市场上占有率特别大的一个工具，除了做数据的采集分析，还有一个所见即所得的编辑器，以及用户的分割等高级的功能。