做数据分析时，要先将原始业务数据进行ETL处理（即抽取、转换、载入），转换成有业务价值的目标数据。比如对业务数据库来说，数据库里可能有用户信息表、用户订单表、用户账单表、还款计划表等等，但是数据分析人员需要的是有针对性、更直观的信息，囊括了用户基本信息、用户订单记录、用户账单、是否有逾期、是否已结清的数据，那就需要对原始业务数据进行加工处理。这一部分工作也是需要测试的，主要是针对存储过程的逻辑是否有遗漏、是否准确来进行测试。
一、需求分析（要什么数据）
1、直接获取的数据，可以从一个或者多个数据库中根据条件直接获取的数据
例：还款日期，还款金额
2、需要加工的数据，需要对数据进行求和、求最大值、求最小值、求次数，或者根据数据满足的条件赋予其它含义
例：最近一个月内借款金额，历史最大逾期天数，支付通道（已逾期和未逾期的通道可能不相同）
二、sql脚本分析（怎么处理这些数据）
1、直接获取的数据-->分析数据来源和条件
2、需要加工的数据-->分析需要新增的字段，数据来源，条件，数据处理方式
注意：
（1）容易遗漏其它条件的数据
例：未还款的订单，条件为还款标志为未还款的，是否忽略了部分还款的
（2）取值的准确
例：最大逾期天数的逾期本金，如果有几笔的最大逾期天数相同，是只取逾期金额最大的一笔，还是取所有逾期本金之和
三、数据验证（数据处理的结果对不对）
1、根据需求
（1）满足需求的数据能获取
（2）不包含不满足需求的数据
（3）边界值的数据能获取
2、数据完整性
（1）校验从源数据库表的数据到原始表的数据正确
（2）校验从原始表到中间表被过滤的数据是否因为不满足条件
（3）校验从中间表到结果表被过滤的数据是否因为不满足条件
3、数据一致性
从结果表拿数据到源数据库表中核对金额、应收日期等
四、接口测试（提供数据的服务是否准确）
1、数据一致性
2、数据完整性
3、接口基础校验
4、sql性能（查询方式是否会造成慢sql等）
