这周接了下周需要测试的任务，是有关于投放游戏的数据统计，例如游戏的新增付费，新增用户，活跃用户等统计项。除此之外还要对相关数据进行分日分月去重展示
游戏统计项又有三种方式进行展示，可以按游戏名去统计数据，也可以按照投放的推广组以及推广组类型去展示数据
这么，问题来了，这么多统计项，还要可以以不同方式去展示，我要怎么确保他的数据的准确性，以及在不同方式下展示的数据是可靠的。
我的思路是对比之前的表，查看在不同方式下统计的数据是否正确。因为是数据统计的需求，开发都是从以前的表去拿数据去处理，然后再去展示到页面上，但是我想想那么多数据，如果我一条条去对比，测试效率肯定极低，肯定会拖延了测试进度。
想问问大神们有什么方法可以提高下效率呢？
1、数据项分别有哪些？
2、这些数据项的计算口径是什么？
3、计算口径对应的底层数据来源于哪里，存放于哪里，数据结构是怎样的？
4、底层原子数据到页面展示的口径加工数据之间有几层中间数据？中间数据加工逻辑是什么？底层和中间层的数据是实时加工还是延迟计算。
根据以上内容确认测试范围：
1、页面数据展示质量控制维度是哪些？计算准确就行，还是说又要计算准确，又要计算全面，又要计算快速？数据计算的快、准、全
2、根据不同的计算质量控制维度进行质量控制设计。
针对底层原子数据，需要保障数据的及时性
例如，如果底层原子数据是有业务系统上报而来，那就需要确认上报方法，例如如果是通过消费消息的方式，那消息是否会在流量高峰期存在积压，系统是否具备高效的削峰能力，一旦积压，前端业务系统计算出的展示数据就会有波动。
无论是中间数据的加工计算还是上层展示数据的加工计算：在测试中可以采用以下方法：
1、你在清楚数据项计算口径的情况下，你可以将各数据项的数据根据计算口径转换成 SQL（可以使用 python+sqlachemy+pandas）来做，自己计算出一份数据。
2、自己计算出的数据与页面展示时调用的后端服务接口吐出来的数据做对比。
这样就可以进行全口径的自动对比.
没有太理解你的意思，是要对比数据库的数据和 UI 显示一样还是说数据库表之间的对比。
如果是前者，这项工作如果是一份重复性的操作，可以写个脚本，类似于自动化测试或者是爬虫，获取页面上某个字段的值然后再以这个字段去数据库中查。这样可以一劳永逸。
如果是数据库表之间比较，可以尝试将表导出用类似于 beyond compare 这种比较工具去比较。当然想写脚本也是可以的，主要是看投入的时间和最终的获益是否成正比。
你这种不好测的，都是 sql。
建议直接从底表读数据即可，再往上游追投放没必要了。
每个功能就用最简单的 sql 做验证，用你自己写的，别用开发的应为开发的 sql 是通用的肯定有问题。
你就把每项拆开，自己一层一层统计。先完成这第一步吧
这个要有数据库访问权限，通过查询语句，查一遍对应的统计数据；
再结合，接口返回的统计数据是否一致；
1、数据项分别有哪些？
2、这些数据项的计算口径是什么？
3、计算口径对应的底层数据来源于哪里，存放于哪里，数据结构是怎样的？
4、底层原子数据到页面展示的口径加工数据之间有几层中间数据？中间数据加工逻辑是什么？底层和中间层的数据是实时加工还是延迟计算。
根据以上内容确认测试范围：
1、页面数据展示质量控制维度是哪些？计算准确就行，还是说又要计算准确，又要计算全面，又要计算快速？数据计算的快、准、全
2、根据不同的计算质量控制维度进行质量控制设计。
针对底层原子数据，需要保障数据的及时性
例如，如果底层原子数据是有业务系统上报而来，那就需要确认上报方法，例如如果是通过消费消息的方式，那消息是否会在流量高峰期存在积压，系统是否具备高效的削峰能力，一旦积压，前端业务系统计算出的展示数据就会有波动。
无论是中间数据的加工计算还是上层展示数据的加工计算：在测试中可以采用以下方法：
1、你在清楚数据项计算口径的情况下，你可以将各数据项的数据根据计算口径转换成 SQL（可以使用 python+sqlachemy+pandas）来做，自己计算出一份数据。
2、自己计算出的数据与页面展示时调用的后端服务接口吐出来的数据做对比。
这样就可以进行全口径的自动对比.
我觉得你的思路没问题啊，测试时间只有几天，就应该用一些巧妙的方法去完成测试任务啊～如果原来已经有类似的表做出了类似的统计，直接拿来对比 是一目了然的呀～如果没有类似的，那就在合理的范围内将底层数据简化，看 1+1=2 肯定比看 1.13 + 2.24 更简单吧？
至于 pandas 那些方法，如果函数熟悉，代码又写的快，那确实好用的。