概念理解：
从大量的（实验）数据中挑选适量的,有代表性的点,从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法.
类似的方法有:聚类分析方法,因子方法的方法等
实施步骤:
Step1：提取功能说明,构造因子--状态表 ；
Step2：加权筛选,生成因素分析表 ；
Step3：利用正交表构造测试数据集 ；
Step4：设计用例覆盖；
必备知识：
1、正交表的表示形式： L行数（水平数因素数）
2、定义:
行数 (Runs) ：正交表中的行的个数，即试验的次数；
因素数 (Factors) ：正交表中列的个数；
水平数 (Levels) ：任何单个因素能够取得的值的最大个数；
正交表中的包含的值为从0 到数“水平数-1”或从1到“水平数”；
3、示例：
L4（23）
实践:
1、选择合适的正交试验表作为参考（关键）
通过下面的地址来取表
http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/orthogonal.htm
也可通过Table of Taguchi Designs更加直观的发现合适的表
http://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/taguchi_table.htm
2、取表基本原则：
“取行数最少的一个”
其中对于因素数与水平数都是整齐的来说，可以选择到符合的正交表；
但大量的实际操作中，我们难免遇到完全整齐的正交表，
如因素数不一致（注意这里说的不是说你的被测试功能的因素数有问题，是指在水平数符合的情况下，可以被选择的因素数对不上）或水平数不一致（常出现该情况，即被测功能所有因素包含的变量为不同个数的变量的取值）
3、“舍取”
“舍”选择正交试验表作为用例设计依据的同时映入了多余的列
“取”比较是科学采样的方法，我还是不得不依据业务需求或测试经验补充可疑的测试用例
“篇幅有限，如有疑问或指教请联系我吧”
