软件测试数据分析是评估软件质量、发现潜在问题并优化测试策略的关键环节。以下是系统化分析方法与流程的总结：
一、核心分析维度
测试目标达成度分析 - 评估测试用例对需求的覆盖情况，判断是否满足用户需求。
- 对比测试环境与真实环境的差异，分析功能模块在真实场景下的稳定性。
缺陷影响分析
- 统计缺陷数量与分布，分析多缺陷模块可能存在的未发现缺陷风险。
- 评估缺陷对系统整体功能、性能和安全性的影响，辅助优先级排序。
交付风险预测
- 基于历史缺陷数据，预测新版本可能遗留的缺陷类型及数量。
- 识别测试过程中潜在的风险点，制定风险应对策略。
优化建议
- 通过缺陷分布统计分析，提出代码优化、测试用例改进等建议。
- 结合性能测试数据，优化系统资源配置和算法效率。
二、分析方法与工具
传统统计分析
- 计算缺陷密度、严重程度分布等指标，识别高频问题区域。
- 使用Excel、SPSS等工具进行描述性统计和假设检验。
数据挖掘与机器学习
- 应用K均值聚类、决策树等算法，挖掘缺陷模式与代码质量关联。
- 通过回归分析预测缺陷趋势，辅助制定预防措施。
可视化技术
- 利用折线图、柱状图展示缺陷随时间的变化，快速定位异常波动。
- 绘制特性曲线（如油门均值、转速曲线）分析系统动态行为。
三、分析流程
数据收集与清洗
- 汇总测试用例执行结果、缺陷报告、系统日志等数据。
- 去除重复、异常值，处理缺失数据，确保数据质量。
特征工程与建模
- 提取关键特征（如缺陷类型、优先级、解决时长），构建分析模型。
- 采用工程方法（如ODC分析、Gompertz分析）评估测试能力。
分析与结果解释
- 通过统计分析验证假设，利用数据挖掘发现潜在规律。
- 结合业务场景解释分析结果，形成可操作的改进方案。
四、实际应用案例
无人机动力系统测试： 通过MET测试软件生成大量数据，利用DataAnalyzer进行油门点均值计算和曲线分析，优化动力系统性能。 缺陷预测系统
总结
软件测试数据分析需结合传统统计与现代技术，通过多维度评估和持续优化，提升软件质量与交付效率。关键在于建立完善的数据分析体系，结合业务场景选择合适方法，并将分析结果有效转化为改进措施。
