测试数据分析怎么做?(测试数据分析怎么做出来的)

　　测试数据分析是一种使用统计学和机器学习方法来理解、解释和提高测试过程和结果的技术。以下是进行测试数据分析的一些关键步骤，以及如何实施这些步骤。

　　理解目标与需求

　　在开始任何数据分析工作之前，必须首先清楚地了解分析目的。对于测试数据来说，可能的目标包括：

　　评估产品质量

　　预测潜在的缺陷或问题

　　了解用户行为

　　优化测试流程

　　提高开发效率

　　本文针对了一个具体安例，来说明灯检机Knapp测试的详细方法和数据的计算方式。灯检机Knapp测试的主要应用是为了比较全自动灯检机与人工灯检的精度差异。Knapp测试使用同一套测试集进行，先采用人工目检进行检测，再使用全自动灯检机进行检验，通过计算Knapp效率来进行评估，若Knapp效率等于或大于100%，则全自动灯检机的检测效果等同于或优于现有的人工灯检。

　　首先，开始进行Knapp测试之前，我们需要为每种类型的产品和每种产品的尺寸准备一个测试集。在这个案例中，测试集包括250个不可见的标记容器。为何要做不可见的标记呢?因为如果不这样，操作员就知道哪种缺陷在哪个容器上了。因此，通常我们使用UV墨水或二维码进行标记。在这250个容器中，有200个应该是合格产品，占测试集的80%。另外50个应为有缺陷的产品有缺陷的容器需要从公司的缺陷库中提取出来的。

　　接着，我们应挑选至少5名操作员，他们的检验能力应该与工厂的标准检验能力相当。每个操作员必须对准备好的批次进行10次检验。专门用于检验每个容器的时间，必须与标准灯检过程中使用的时间相同。检验结果将被记录在一个表格中，如下图所示：

　　让我们用容器100号来举例。容器100号被操作员1号检验了10次，被操作员2号和操作员3号都检验了10次，等等。操作员1号在10次检验中9次检出了这个容器的缺陷;而操2号在10从检验中7次检出了这个容器的缺陷……

　　那么在下一步，我们需要确定容器100号的人工检验的质量系数(FQ)。我们可以简单地将检验到的检出数加起来，然后除以总检验数，再乘以10。在上图种你能看到公式：9+7+8+10+8，也就是说一共被检测出了42次。我们把它除以50个总检验数，再乘以10。这里我这里我们得到100号容器的质量系数是8.4。

　　质量系数需要在参考表格中进行查询，表格分为三个区：接收区——这里显示绿色;灰色区以及剔废区——也就是被认定为的“不合格区”。你需要将相应的质量系数记录在表格中。

　　接着我们来到自动检验步骤。这也是检验方法受到挑战的地方。对于全自动视觉检验，同样的原则也应适用于此。在通过循环模式对测试组进行10次检验后，所有被剔废的容器数量必须也记录在下面的表格中。当然，在这里自动检验的质量系数应该在表格中列出。最终的Knapp效率是由自动检验质量系数值的总和，除以人工检验质量系数值的综合计算而出。

　　接下来我们可以比较这两个表格。只有当人工检验的质量系数(FQ)大于或等于7的数值，处于剔废区，才会被计算为自动检验的参考值，用于计算Knapp效率。该案例中，人工检验中大于7的质量系数的总和是53，而自动检验的质量系数的总和是57。将二者相除，即可得到的Knapp效率也就是是107.5%。如果Knapp效率大于或等于100%，则自动灯检系统的视觉配置已通过Knapp测试，也就意味着机器检验优于人工检验。

　　数据收集

　　数据收集是测试数据分析中至关重要的第一步。这可能涉及到多个来源，例如自动化测试工具、用户反馈系统、应用程序日志、性能监控工具等。重要的是确保收集的数据是准确和完整的。

　　数据清洗

　　在数据被分析之前，通常需要进行清洗。数据清洗包括移除重复项、修正错误、处理缺失值等。这是一个关键步骤，因为"垃圾进，垃圾出"(Garbage In, Garbage Out)——如果输入的数据质量不高，那么分析的结果也不会可靠。

　　数据探索

　　数据探索是指通过可视化和基础统计来初步了解数据集的特点。在这个阶段，可以使用图表(如直方图、散点图、箱线图)来查看数据的分布和关系。数据探索有助于识别异常值、模式和趋势，这些信息对于后续的深入分析非常有用。

　　假设检验

　　在有了对数据的初步理解之后，你可能会对数据有特定的假设，例如某个功能的缺陷比平均水平要高。在这个阶段，你可以使用统计检验来验证这些假设是否成立。

　　模型建立

　　依据分析目标，可以使用不同的统计模型或机器学习算法来构建预测模型。例如，回归分析可以帮助了解变量间的关系，分类算法可以预测哪些新功能最可能包含缺陷。

　　结果解释

　　模型的输出需要被转化成对业务有价值的见解。这可能涉及到解释模型的参数，或者是翻译机器学习算法的结果为非技术利益相关者能理解的语言。

　　决策支持

　　数据分析的终极目的是为决策提供支持。分析结果应该能够告诉团队应该采取哪些措施，例如重新设计测试用例、调整开发焦点、或者改进用户体验。

　　报告和沟通

　　将分析结果有效地传达给团队和管理层是极其重要的。报告需要清晰、简洁，并且突出最重要的发现和推荐。

　　连续改进

　　测试数据分析是一个持续的过程，随着更多数据的积累，模型和假设应定期重新评估，并根据新的见解进行更新和改进。

　　实施案例

　　让我们考虑一个具体的例子：软件开发团队想要预测哪些新提交的代码最有可能引入缺陷。

　　目标设定：减少生产中的缺陷数量。

　　数据收集：从版本控制系统、缺陷跟踪系统和代码审查工具中收集数据。

　　数据清洗：合并数据源，处理缺失数据，去除不相关的记录。

　　数据探索：分析提交频率、更改大小、历史缺陷率等变量的分布。

　　假设检验：检查是否有证据表明特定类型的提交(如大规模更改)更可能含有缺陷。

　　模型建立：使用逻辑回归、随机森林或其他适当的分类算法来预测哪些提交可能包含缺陷。

　　结果解释：识别最有影响力的特征，并根据模型结果提供具体的建议。

　　决策支持：对于模型预测为高风险的提交，建议进行额外的代码审查或测试。

　　报告和沟通：创建一个报告，展示分析过程、关键发现和建议措施。

　　连续改进：随着收集更多数据，不断优化模型，精细化预测能力。