Data Coverage Analysis
Data Coverage Analysis একটি সফটওয়্যার টেস্টিং টেকনিক যা মূলত ব্যবহৃত হয় এটা নিশ্চিত করার জন্য যে, একটি সফটওয়্যারে ব্যবহৃত সমস্ত সম্ভাব্য ইনপুট ডেটা বা ডেটার ধরন যথাযথভাবে টেস্ট করা হয়েছে কিনা। এটি সাধারণত black box testing এর অংশ হিসেবেও বিবেচিত হয়।
🔍 বিস্তারিত ব্যাখ্যা:
Data Coverage Analysis বলতে বোঝানো হয় যে, আপনার সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনটি যত রকম ইনপুট বা ডেটা ধরতে পারে, তার প্রতিটির জন্য টেস্ট কেস আছে কি না — এবং প্রতিটি ডেটা টাইপ/রেঞ্জ কিভাবে হ্যান্ডেল করছে তা পর্যবেক্ষণ করা।
🎯 লক্ষ্য:
সব ধরনের ইনপুট ডেটা সঠিকভাবে গ্রহণ করছে কিনা।
-
কোন ইনপুটে সফটওয়্যার ক্র্যাশ করছে কি না।
-
ইনভ্যালিড বা সীমার বাইরে থাকা ডেটা কিভাবে হ্যান্ডেল হচ্ছে।
-
ডেটা-ভিত্তিক লজিক ঠিকমতো কাজ করছে কি না।
🧪 উদাহরণ:
ধরুন আপনি একটি ফর্ম তৈরি করেছেন যেখানে একজন ব্যবহারকারী বয়স লিখবে। বয়সের ইনপুট ফিল্ডে আপনি চান ১৮ থেকে ৬০-এর মধ্যে ভ্যালু হতে হবে।
তাহলে Data Coverage Analysis এর আওতায় আপনি নিচের ইনপুটগুলো দিয়ে টেস্ট করতে পারেন:
| ইনপুট | টেস্ট কেস ব্যাখ্যা |
|---|---|
| ১৭ | নিচের সীমার নিচে |
| ১৮ | নিচের সীমা |
| ৩০ | মাঝামাঝি মান |
| ৬০ | উপর সীমা |
| ৬১ | সীমার ওপরে |
| 'abc' | অ্যালফাবেটিক ইনপুট |
| "" | খালি ইনপুট |
| null | কোন ইনপুটই নেই |
এইভাবে আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে ফর্মটি সব ধরনের ইনপুটের জন্য ঠিকভাবে কাজ করছে।
✅ সুবিধা:
প্রোগ্রামের স্থায়ীত্ব এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়।
-
ইনপুট সংক্রান্ত বাগ কমাতে সাহায্য করে।
-
ইউজার এক্সপেরিয়েন্স উন্নত হয়, কারণ প্রোগ্রাম ইনভ্যালিড ডেটা হ্যান্ডেল করতে পারে।