navinilla12/System-Integration-Testing-Data-Validation-Analytics-Framework

# 系统集成测试（SIT）与数据验证框架 ## 概述 本项目模拟了商业系统和数据分析环境中使用的真实企业级系统集成测试（SIT）框架。它在生产报告和仪表板展示之前验证跨系统的数据一致性。 ## 问题陈述 在企业环境中，数据流经多个系统（CRM、ERP、API、数据仓库）。在进行分析和报告之前，组织必须确保： - 数据一致性 - 模式对齐 - 业务规则合规性 - 无重复或损坏的记录 本项目模拟了该验证过程。 ## 数据集 Titanic 数据集（公开）： https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv ## 功能特性 - 模式验证引擎 - 缺失数据阈值检查 - 业务规则验证 - 重复检测 - 数据质量评分系统 - SIT 汇总报告 ## 技术栈 - Python - Pandas - NumPy ## 架构 1. 数据摄取 2. 模式验证 3. 业务规则验证 4. 数据质量评分 5. SIT 汇总报告生成 ## 输出 - 数据质量评分（%） - 验证失败报告 - SIT 合规性摘要 ## 业务用例 用于企业环境中的以下场景： - 生产前数据验证 - 系统集成测试（SIT） - BI 仪表板数据质量保证 - ETL 管道验证 ## 作者 Vaishnavi Surnilla 信息技术硕士 | 辛辛那提大学

标签：API集成, BI分析, CRM, ERP, ETL管道, NumPy, Python, SIT报告, Zenmap, 业务规则检查, 企业数据集成, 可观测性, 数据一致性, 数据仓库, 数据合规性, 数据完整性, 数据治理, 数据清洗, 数据质量, 数据质量优化, 数据质量保障, 数据质量分析, 数据质量合规, 数据质量咨询, 数据质量培训, 数据质量审计, 数据质量工具, 数据质量平台, 数据质量报告, 数据质量指标, 数据质量提升, 数据质量改进, 数据质量服务, 数据质量标准, 数据质量框架, 数据质量检查, 数据质量流程, 数据质量监控, 数据质量管理, 数据质量规范, 数据质量解决方案, 数据质量认证, 数据质量评估, 数据质量评分, 数据质量评分系统, 数据验证, 数据验证框架, 无后门, 模式验证, 系统测试, 系统集成测试, 缺失数据分析, 逆向工具, 重复检测