某位高人曾說過：日復一日地重復著既有的測試，然后被類似的Bug折磨得無可奈何，不如稍作停頓，分析總結找到Bug的源頭，以除之。本篇文章我們就來聊聊如何通過可視化的數據進行分析，進而提升測試質量。

為了讓產品的質量可度量、可視化，我們可以建立一些指標數據，以幫助我們發現產品質量的各種問題，比如：被測功能模塊發現Bug太晚，某位開發同學的代碼質量一直很低，某個功能總是在兼容性方面存在大量問題等。有了問題之后，我們就可以有針對性地進行改進，有的放矢，從而使得被測產品的質量逐步改善。以搜狗的項目為例，我們建立的指標有以下三個方向：Bug、代碼行和漏測問題數量。

關于Bug的指標

Bug是軟件開發過程中最基本的問題載體，在這一方向，我們可以細化為幾種數據指標，例如：

1.Bug數量分布(功能模塊維度)：

按照功能模塊維度，分別統計Bug的數量(也可以是嚴重Bug數量)情況，該項指標用以反映哪個功能模塊的質量情況最低。例如：搜狗輸入法有語音輸入、拼音輸入、手寫輸入，分別統計某個版本這三個模塊的Bug情況。

解釋說明：

首先我們可以判斷Bug數量高的模塊是否合理。如上圖所示，本次版本開發主要實現和修改的是語音功能，那么Bug數量多是合理的。

其次我們可以有針對性的部署測試策略。語音功能的問題數量較多，功能比較復雜，只是按照既有的測試計劃可能模塊質量覆蓋不夠全面，所以我們有針對性地對這個模塊進行二輪、三輪甚至四輪的回歸測試，或者安排更多地人力。

2.Bug數量分布(開發人員維度)：

按照開發人員維度，分別統計每個開發人員所產生的Bug數量情況，該項指標用以輔助評估開發人員的代碼質量情況。

解釋說明：

這一指標可以幫助我們了解哪位開發的Bug修復壓力最大(壓力越大，連帶Bug的可能性也會越大)，測試人員可以留意對應開發的Bug修復率。

如果某位開發的Bug數量常年居高不下，測試人員就要注意小心了~~。

需要特別說明的一點是，Bug數量不能作為唯一評判開發人員代碼質量好壞的數據，Bug數量是與開發人員提交代碼量和模塊復雜度成正比的，綜合地查看Bug數量和代碼提交量是比較可行的方法。

3.Bug易發現分布(功能模塊維度)：

Bug易發現是指一個功能模塊在用戶可觸及的主路徑上就會遇到的Bug，例如：在輸入法的鍵盤上按下語音鍵進行語音輸入時，功能不能使用。該指標用以統計提測模塊的開發自測情況，數據越多說明提測時質量越差。

4.Bug易發現分布(開發人員維度)：

同上，以開發人員維度進行分析統計。

5.Bug往返率(開發人員維度)：

該指標用于統計Bug在缺陷管理系統中的來回指派數量的情況。比如：某Bug在開發人員A和測試人員B之間來回指派了3次，那么則統計開發人員A的Bug往返平均數量。

6.Bug發現的階段：

該指標可選項有預測試、一輪測試、二輪測試、回歸測試、上線前測試、上線后幾個可選項，它用于體現Bug的發現時間段。

解釋說明：

預測試一般是開發提測后進行1天的測試，用以評估提測的版本是否符合測試的要求。如果大量的Bug在預測試階段發現(甚至是阻塞的Bug出現)，說明提測版本的質量可能不好，這就需要督促開發給出質量更高的版本提測，以節省Bug溝通處理的成本，從而大大提升測試效率。

正式提測后，按照預期的效果，我們希望是大量的Bug在一輪測試階段發現，少量的Bug在二輪測試階段發現，極少量的Bug在回歸測試階段暴露。但是實際情況可能有所不同，如果二輪和回歸階段的Bug數量很多，這有可能是測試人員的測試方法、測試策略有問題，導致Bug暴露發現得比較晚;也可能是開發修復Bug時連帶其他Bug數量多，這間接反映了開發修復Bug的方式方法可能有問題。

7.Bug產生的原因：

這一選項是Bug在提交測試驗證時，由由開發人員填寫的字段，該字段可選內容有：服務器問題、第三方SDK問題、適配性問題、UI顯示問題、程序邏輯問題、性能問題、溝通不足問題、需求理解問題。(具體字段可選項可根據實際項目進行設定)，這一指標用來輔助開發人員分析Bug產生的原因。

解釋說明：

服務端問題(本例因為是客戶端程序，所以選項中有服務端問題)如果存在大量的Bug，這說明服務端的質量控制不足。

第三方SDK問題。因為App一般會使用其他方提供的SDK直接調用，對于SDK的質量情況可以通過該項指標數據來暴露，如果問題集中且較多，后續應該推動SDK方提升其質量品質。

溝通不足、需求理解問題一般是工作配合類問題，如果是此類問題集中，應該重新評估整體項目流程運轉是否正常有效。

關于代碼的指標

借助功能強大的StatSVN，我們可以方便地統計出與SVN相關的各種數據指標，如：每位提交者的情況、每月的代碼提交情況，代碼修改占代碼總數的百分比、每天中哪幾小時比較活躍、每周哪幾天比較活躍、文件數量統計等，關于StatSVN的介紹網上有很多使用教程，本文不再贅述，請感興趣的同學自行”搜狗 StatSVN”即可。

千行代碼Bug率：

在搜狗輸入法項目我們主要使用了StatSVN的一個數據項：開發人員代碼行數量，再結合上述1中的Bug指標數據，我們可以得到一個新的指標數據：千行代碼Bug率，該指標用于側面體現開發人員的代碼質量情況。

解釋說明：

這一指標數據會定期發送給開發Leader，以便開發Leader對其下的開發人員質量情況有一個清晰的認識，同時也會督促開發人員提升代碼質量意識。

關于漏測問題的指標

除了測試環節Bug及代碼的統計分析，對于上線后用戶反饋暴露的質量問題，也應加以統計分析。在搜狗測試部，我們通過Bug總結流程來進行這一環節的數據錄入和統計。(Bug總結具體的流程和方法請見推文【質量管理改進】Bug總結流程)

1.漏測問題數量分布(模塊維度)

該指標從功能模塊的維度，對線上用戶反饋的問題進行統計分析，例如：搜狗瀏覽器的線上用戶反饋數量最多的問題是瀏覽網頁這一功能。

2.漏測問題原因類型：

根據以往的工作經驗，我們將線上用戶反饋的問題歸為以下六大類，每一大類下細分小分類。

解釋說明：

通過分析線上漏測的問題原因，可以發現測試、開發或者流程上的不足，以PC瀏覽器的分析為例：

瀏覽頁面功能是TOP1被用戶反饋的功能模塊(這也符合瀏覽器最主要的功能就是瀏覽網頁)，進而發現這一功能出現問題最多的是兼容性站點的問題，或者是用戶的測試環境比較復雜特殊導致的。

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基于以上的數據分析，我們重新制定了詳細的瀏覽器站點兼容性測試方案，每個版本加大兼容性站點的測試，在測試階段即發現了大量的Bug。

總結

作為項目管理者，我們可以通過分析項目每個版本的Bug數據、代碼行數據、漏測的問題數量，發現數據背后的問題(開發問題、測試問題、流程問題等)，針對問題尋找解決方案并實施，從而提升整個產品的質量控制。