基于风险的测试——（在制定测试计划和测试策略之前的测试方法）

　　核心是测试人员与公司的项目经理，开发人员一起对项目在提交测试前进行风险分析，从风险发生的概率，风险产生的影响两个维度对风险进行打分评级。对于风险系数高的部分作为后期的测试重点，并配置针对性的测试资源和测试方法。基于风险的测试将帮助我们的测试策略能真正关注到产品质量的核心需求，可以大大提升整个测试计划，测试资源的准确性和有效性。

　　基于模型的测试——（提升测试设计和执行效率的测试方法）

　　该测试方法解决的问题是：如果需求发生改变，那么测试用例更新，自动化测试脚本更新将会是很大的工作量，而使用基于模型的测试，则几乎可以在瞬间完成用例和测试脚本的更新，用例维护将不再是恶梦。只是基于模型的测试方法对需求描述文字编写的质量要求非常高，且必须符合一定的描述规则，才能自动的将需求转化为模型，模型自动转化为测试用例。这个大大提升测试设计和执行效率的测试方法目前仅在国外少数机构运用，我也只是看到过演示。如果你的组织能实施基于模型的测试，那么你的组织在需求把握的规范性和质量上已上升到了非常系统的阶段。

　　探索性测试——（测试执行阶段提升测试质量的测试方法）

　　探索性测试是测试艺术的体现，也是测试技术中最具有不确定性，也最有意思的活动，是最有创造性的测试活动。最原始的探索性测试就是简单的“Monkey Test”，但无论多高级的探索性测试都是从“Monkey Test”进化而来。一个测试组织只有“Monkey Test”那是很危险的，因为你的测试质量完全无依无靠，但是一个测试组织没有“Monkey Test”那么也是危险的，因为很多表层以下的问题都没有得到发现。所以，探索性测试应该作为测试用例执行完成后，提升质量的一个必备补充测试技术。它不但能确保系统不少表层下的问题被发现，而且还让测试人员的“发散思维”和“创造力”得到修炼。测试人员要相比开发人员的优势就应该是在“发散思维”和“创造力”上。

　　基于经验的测试设计——（提高测试经验重用性的测试方法）

　　业内有一种说法，基于经验的测试设计就是“Checklist”。是的，各种测试所用的checklist是基于经验测试设计的主要体现形式。对组织来说，让有对应测试经验的同事把需要测试的场景经验固化到“Checklist”中，让没有这些“测试场景和方法”的同事也能马上应用上这些测试经验。既为公司保留了宝贵的知识财富，又能让测试覆盖更全面，更系统，提升整体测试质量。

　　Fuzzing测试——（提升异常测试覆盖率质量的测试方法）

　　Fuzzing测试有些类似“Monkey Test”，但它与“Monkey Test”的最大区别在于Fuzzing测试的系统性和完整性。Fuzzing测试通常依赖测试工具对测试对象的所有正常场景和异常场景进行覆盖，由于依赖工具进行异常场景覆盖，就可以做到异常组合的全遍历，提升了产品异常测试覆盖率的质量。

　　等价类划分——（减少测试重复率，提升测试设计和执行效率的测试方法）

　　对于被测对象的所有场景和输入中，总有一些数据能用一个典型数据来代表，而不需要我们进行所有数据的全遍历。等价类划分技术不只是用于有数字的边界值范围，更可以用于测试用例的划分，测试场景的选取，测试步骤的等价选择。

　　正交分析——（提升测试设计覆盖率的测试方法）

　　简单理解就是要广泛应用功能交互，多个象限边界值交织的测试设计。因为往往某个模块在单一状态下没有问题，但是在多个状态同一时刻作用于一个点时则会暴露出模块设计考虑不足的问题。通常等价类划分和正交分析共同组合使用，使用正交分析可以保障产品应用场景的测试覆盖率，等价类划分则可以对正交分析的结果进行优化，减少重复的测试场景，提高测试效率。

　　基于场景的分析测试——（确保测试用例不遗漏，测试用例有效性的测试方法）

　　如何构建测试用例或测试环境？“凭空想象？” 肯定测试结果是不系统，不真实，甚至有时测试还是多余的。最好的方法是：利用需求进行用户场景的分析，分析用户在一定范围内可能的正常操作和期望，异常操作和期望。然后基于场景分析输出的测试场景，导出测试方案或测试用例。这样编写的测试用例才是真实的，不是多余的或无意义的。既可以保证每个测试用例真正代表了用户需求，证明了每个测试用例的有效性，又可以减少无意义测试用例的产生，或用户真实场景下测试需求的遗漏。