小酋测试:学会做bug分析报告

如果把产品的诞生当作一场马拉松,那bug就是那些年我们踩过的坑。从哪儿跌倒就从哪儿爬起来,通过分析找到bug产生的根因,思考如何从各个方面去优化改进,避免以后踩到类似的“坑”,下一场比赛才能跑的更快更远。

小酋测试:学会做bug分析报告

为什么要做bug分析报告?

  1. 借助bug,便于测试人员对产品质量的整体把控;
  2. 根据bug统计分析,为决策者提供退出测试的依据;
  3. 追本溯源,重新审视项目过程,推动流程改进优化;

那,怎么做好bug分析?

项目整体bug统计分析

主要为制定测试策略和决策是否退出测试做数据支撑;该部分通常附在测试报告中。
1、bug的修复率
bug修复率=bug未修复数/bug总数。
这是衡量是否退出测试的指标之一,如:bug修复率>95%。
2、模块分布
bug在各模块的分布情况。
通过分布统计,根据“出现bug的可能性,与该模块已经发现bug的数量成正比的规律”,可以得出产品风险主要集中在哪些模块。
3、bug严重程度分布
bug在各严重程度的分布情况。
是衡量是否退出测试的指标之一。如:通常退出测试指标中要求不遗留严重等级为高及以上的bug,一般和轻微等级bug在一定数量内。
4、模块-严重程度分布
bug在各模块各严重程度的分布情况。
结合模块优先级,决策是否退出测试的依据之一。
5、bug迭代版本(时间)分布
Bug在各迭代版本(时间)的分布情况。
通常结合模块、严重程度综合统计分析,反映产品测试情况,为测试负责人制定测试策略提供依据:
根据“bug迭代(时间) - 模块”分布,得出主要的风险模块,从而针对性加强做好测试;
根据“bug迭代(时间) - 严重程度”分布,可以判断当前的测试状况,如bug数随迭代版本(时间)明显减少,bug严重等级高的bug明显减少,在时间允许情况下,可以引入交叉测试Bug Bash等测试策略。

bug收敛曲线(反映测试情况是否良好)

即使错误数量从整体上开始减少,但具体数量还会出现升降变化,因此错误收敛通常来讲只代表一种趋势,而不是一个固定的时间点。在错误收敛之后,错误的数量将持续减少直到零错误反弹

小酋测试:学会做bug分析报告

实际项目“测试版本迭代— bug状态统计”例子:

小酋测试:学会做bug分析报告

Bug产生原因、处理等环节的综合分析

旨提高人员质量意识,针对性做过程改进,提高后续项目效率、产品质量;该部分,通常作为项目测试总结的重要组成部分。
6、人员-bug分布
开发人员bug分布统计。
通常与bug类别、严重程度结合起来统计分析。用于衡量开发人员编码质量。
7、bug往返次数分布
往返次数:即单个bug开发修复和测试重新打开的周转次数,直至确认修复并关闭。
通常与人员结合起来统计分析,能反映bug的修复效率。大于1次的bug分布越多,则效率越低。
为后续提高bug修复率,进行流程改进,人员培训提供依据。
8、bug重复率
重复提交bug的几率,即:重复bug数/bug总数。
此反映了测试任务的划分合理性,重复率越高,则越不合理。
可以为后续测试任务划分改进做数据支撑,为改进结果做衡量参考点(即改进后,bug重复率与之比较,越低则越有效)。
9、bug无效bug统计
即确认不是bug的统计。
通常与人员、原因结合起来统计分析。分析其中是否因为测试人员自身原因致使提交过多的无效bug,以便决定是否后续对其进行培训和指导。
10、bug原因分析统计
分析bug出现的原因,对bug原因进行归类整理。
根据bug原因统计,为后续过程改进提供依据。如:bug主要集中在需求上,则加强需求评审环节;如bug主要出现在开发员明显粗心犯错,那应该对其加强培训和指导。

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