软件测试中的bug分析：指标、方法与实践

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@小白创作中心

软件测试中的bug分析：指标、方法与实践

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/venustech0919/article/details/136239628

每当我们完成一个版本测试时，总会在测试报告中添加一些分析bug的指标，主要用于分析在测试过程中存在的问题。但是在分析的过程中，你可能会遇到以下问题：

我应该分析哪些指标？
每一个具体的指标该如何分析？
它能说明什么问题？

想要找到这些问题的答案，不妨从以下三个问题入手：

为什么要进行bug分析？它对我们工作有什么帮助？
bug分析具体要分析什么？即它有哪些指标？
如何进行bug分析？它们能说明什么问题？

为什么要进行bug分析？

通过bug分析，对我们测试工作有两个好处：

通过bug分析，能发现在测试过程中存在的一些问题，这些问题主要涉及产品质量和测试效率。
通过长时间bug的分析，建立bug分析数据库，从而在批量数据下找到规律，为后续版本测试提供一些可靠建议。

bug分析发现问题

在测试过程中，最常见的一个bug分析指标就是时间和bug数量的折线图。通过这个指标我们就可以看出bug是否收敛，从而判断出项目是否已经稳定，从而决定能否进行上线。那如果这个折线图一直是上下抖动，说明目前产品质量还不稳定，需要再继续测试。

当然，通过一个指标是不能说明整个测试过程的问题的，需要将一些有效的指标都结合起来分析，才有可能得出比较可靠的结论。

bug分析建立数据库

偶然只去分析一个版本，不足以去发现一些规律性的问题，而且也不容易积累经验。所以，我们将每一个版本的数据都要搜集起来，进行纵向比较，就会发现一些固定的影响因素，即长期潜在的问题。如若它是相对固定的问题，你再拿着这些问题也同样预测到后续版本也会出现这样的问题。通常情况下，一旦此类型的问题被解决，改善效果就会很明显。最后就可以拿着这个指标去监控当前测试状态是否健康，与预期的曲线相符合，说明测试状态健康，反之就不健康。

bug要分析什么？具体它有哪些指标？

在上面我们只列出了一个指标？那么一个迭代测试中，我们到底要分析哪些指标呢？第一是对产品质量评估的指标，即产品质量在测试过程中是否健康？是否已经达到上线标准，都需要通过这些指标查看。第二就是对工作效率的评估的指标，主要包括测试效率和开发效率，写开发效率是因为它会影响到测试。评估它们是否对测试进度产生影响，从而影响整个上线工期。

bug趋势图：就是上面的那个截图，主要是查看随着时间的推移，bug数量的变化。通过此图我们主要关注产品质量是否稳定，是否具备了上线条件。
bug修复情况：在最后一轮测试是否出现二级及以上bug；必修bug是否已修复。通过这两个问题主要关注重点问题是否已被修复，不会导致影响产品质量。
bug修复和关闭的及时性：即bug修复的快慢速度，bug被关闭的快慢速度。这两个及时性主要关注的是测试过程中流程执行的是否正常，是否因速度慢导致质量或进度产生偏差。
用例执行和非用例测试产出bug比：即通过用例发现的bug数和非用例发现的bug数的比率值，这个值一般维持在一个固定的范围值内，太高或太低都说明用例写的有问题或者其它测试方法使用的有问题。
bug有效率：就是提交已修复的bug占总bug数的比率，通过这个比率我们来判断测试人员的业务水平
bug激活率：就是通过回归测试重新激活的bug占总bug的比率，通过这个比率我们来判断开发人员的开发效率。

如何分析bug？

具体指标知道了，在实际的版本测试中该如何进行分析呢？

bug趋势图分析：

该指标主要关注的是中间的波动和最后的收敛情况。

曲线上升可能产生的原因有：合入或修改了新功能，使用了新方法，功能未完成一轮测试，随着业务的熟悉测试出前期遗漏的bug；若曲线下降很可能是测试方法已经失效，功能已经完成一轮测试。

最后的曲线一定要收敛才行，否则说明产品质量不稳定，不具备上线条件，考虑进行延期测试。

bug修复情况：

在探索式测试里曾有这样的说法，在最后回归测试期间，要谨慎的测试(即不能随意的测试)。如若这样测试，还是在最后一轮测试中发现了一二级bug，那只能说明前面的测试没有做好，同时该bug也可能影响产品上线质量，因为它是最后期发现重要的bug的，不修改不行，修改的话又可能引入新的bug。这也是为什么我们要关注这个指标：“在最后一轮测试是否出现二级及以上bug”。

当然，我们也要关注主要bug是否在本次上线前已经修复，因为它影响产品质量，所以重点bug也要进行关注。