一种测试结果统计分析方法及装置与流程

本发明涉及产品测试技术领域，特别是涉及一种测试结果统计分析方法及装置。

背景技术：

随着计算机的发展，越来越多的产品变为了网络产品或者是无形产品，例如各种软件。而软件也从普通的计算机软件，发展到银行或者商场的终端系统软件。在每个软件产品或者其他类似的产品及项目上市之前，往往会对其产品性能等一系列的指标进行测试，得到产品的测试结果。

然后，对产品的测试结果进行统计分析可以发现产品的设计缺陷或者问题，进而可以对缺陷和问题进行对应的解决来完善产品的性能。但是，现有针对测试结果的统计分析过程，并没有标准的统计分析方法，也没有建立标准的统计分析工具。同时，当测试人员对测试结果进行分析时，往往会因为主观判断影响分析结果。综上所述，现有的测试结果的统计分析方法，会导致分析得到测试结果的缺陷数或问题数的时间，以及发现问题后的问题解决时长等花费较多的时间，而且会出现分析结果不准确的现象。

技术实现要素：

针对于上述问题，本发明提供一种测试结果统计分析方法及装置，实现了提高测试结果分析效率和分析准确性的目的。

为了实现上述目的，根据本发明的第一方面，提供了一种测试结果统计分析方法，该方法包括：

对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果，其中，所述初步统计分析结果包括案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数；

建立统计分析计算模型，通过所述统计分析计算模型，对所述初步统计分析结果进行计算，得到目标统计分析结果，其中，所述目标统计分析结果包括测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率。

优选的，在所述对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果之前，该方法还包括：

预设测试功能点数和测试应发现缺陷数。

优选的，所述对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果，包括：

获取测试结果表单，其中，所述测试结果表单包括测试问题、项目信息、测试工作量、问题提出日期和问题解决日期；

根据所述项目信息进行统计分析，得到测试的案例数；

对每个问题的解决时长进行加和计算，得到测试问题解决总时长；

依据问题缺陷定义表单，对所述测试问题进行分析，得到测试缺陷数；

对所述测试问题进行数量统计，得到测试问题数。

优选的，所述建立统计分析计算模型，通过所述统计分析计算模型，对所述初步统计分析结果进行计算，得到目标统计分析结果，包括：

建立统计分析计算模型；

根据所述测试率＝所述测试点数/测试工作量，计算得到所述测试率；

根据所述测试问题平均时长＝测试问题总时长/测试问题数，计算得到所述测试问题平均时长；

根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试工作量，计算得到所述测试案例平均异常率；

计算获得所述测试缺陷数与所述测试应发现缺陷数之间的差值，并计算所述差值与所述测试应发现缺陷数之间的比值，将所述比值作为所述测试缺陷遗漏率；

根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试功能点数，计算得到所述测试异常发现率。

优选的，所述根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试工作量，计算得到所述测试案例平均异常率，包括：

当异常率为问题率时，根据所述测试案例平均问题率＝所述测试问题数/所述测试功能点数，计算得到所述测试案例平均异常率；

当异常率为缺陷率时，根据所述测试案例平均缺陷率＝所述测试缺陷数/所述测试功能点数，计算得到所述测试案例平均异常率。

根据本发明的第二方面，提供了一种测试结果统计分析装置，该装置包括：

统计分析模块，用于对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果，其中，所述初步统计分析结果包括案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数；

计算分析模块，用于建立统计分析计算模型，通过所述统计分析计算模型，对所述初步统计分析结果进行计算，得到目标统计分析结果，其中，所述目标统计分析结果包括测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率。

优选的，该装置还包括：

预设模块，用于预设测试功能点数和测试应发现缺陷数。

优选的，所述统计分析模块包括：

获取子模块，用于获取测试结果表单，其中，所述测试结果表单包括测试问题、项目信息、测试工作量、问题提出日期和问题解决日期；

第一分析子模块，用于根据所述项目信息进行统计分析，得到测试的案例数；

第一计算子模块，用于对每个问题的解决时长进行加和计算，得到测试问题解决总时长；

第二分析子模块，用于依据问题缺陷定义表单，对所述测试问题进行分析，得到测试缺陷数；

第三分析子模块，用于对所述测试问题进行数量统计，得到测试问题数。

优选的，所述计算分析模块包括：

建立子模块，用于建立统计分析计算模型；

第二计算子模块，用于根据所述测试率＝所述测试点数/测试工作量，计算得到所述测试率；

第三计算子模块，用于根据所述测试问题平均时长＝测试问题总时长/测试问题数，计算得到所述测试问题平均时长；

第四计算子模块，用于根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试工作量，计算得到所述测试案例平均异常率；

第五计算子模块，用于计算获得所述测试缺陷数与所述测试应发现缺陷数之间的差值，并计算所述差值与所述测试应发现缺陷数之间的比值，将所述比值作为所述测试缺陷遗漏率；

第六计算子模块，用于根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试功能点数，计算得到所述测试异常发现率。

优选的，所述第四计算子模块包括：

第一计算单元，用于当异常率为问题率时，根据所述测试案例平均问题率＝所述测试问题数/所述测试功能点数，计算得到所述测试案例平均异常率；

第二计算单元，用于当异常率为缺陷率时，根据所述测试案例平均缺陷率＝所述测试缺陷数/所述测试功能点数，计算得到所述测试案例平均异常率。

相较于现有技术，本发明提供了一种测试结果统计分析方法及装置，首先获取到测试结果表单，该表单可以基于项目、产品或者批次进行不同维度的设置，然后对测试结果表单中的数据进行处理，计算统计分析得出案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数，最后通过建立统计分析计算模块，得到了包含测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率的目标统计分析结果，这样从不同维度对测试结果进行了统计分析，并且该统计分析过程不需要通过测试人员的主观判断，而是全部由机器进行分析，提高了分析的准确性和客观性，并且相比与测试人员的统计分析，提高了统计分析效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的测试结果统计分析方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二对应的图1中所示步骤s13的数据初步处理的流程示意图；

图3为本发明实施例二对应的图1中所示步骤s31的对初步统计分析结果进行计算的流程示意图；

图4为本发明实施例三提供的测试结果统计分析装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有设定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。

下面对本发明用到一些术语或者名词做进一步的解释说明，以便对方案更加详细的描述。

案例数，是指产品或项目在功能测试过程中实施的案例数量；

测试问题解决总时长，是指产品或项目在功能测试过程中发现问题到解决问题之间的时间间隔；

测试工作量，是指产品或者项目在功能测试过程中投入的时间的总量；

测试问题数，是指产品或者项目在功能测试过程中发现的问题的数量；

测试缺陷数，是指产品或者项目在功能测试过程中，在发现的问题中符合缺陷定义的问题的数量；

测试功能点数，是指产品或者项目在功能测试过程中，设置的待测试的测试点的数量；

测试应发现缺陷数，是指产品或者项目在功能测试过程前，预先估计的应该发现的缺陷数量。

实施例一

参见图1为本发明实施例一提供的一种测试结果统计分析方法，该方法包括以下步骤：

s11、对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果；

s12、建立统计分析计算模型，通过所述统计分析计算模型，对所述初步统计分析结果进行计算，得到目标统计分析结果。

需要说明的是，在本发明实施例中所述初步统计分析结果包括案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数；所述目标统计分析结果包括测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率。

为了快速简单的对项目或者产品的测试结果进行统计分析，需要在项目或者产品在功能测试结束时，对测试结果中的各个数据按照统一的统计分析计算模型，来对各个数据进行分析，可以基于项目、产品、批次等不同维度来说明该产品或者项目的测试质量、测试效果以及测试过程中存在的问题或者缺陷，为后续的测试过程改进提供依据，上述提供的初步统计分析结果包括案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数，和最终统计分析得出的所述目标统计分析结果，即包括测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率。可以根据实际产品或项目的功能测试要求进行灵活选择和增减，对具体的指标数量和内容本发明不做限制。

并且为了使目标统计分析结果更加准确，在统计分析过程中设置了测试工作量、测试功能点数和测试应发现缺陷数这三个指标，其中，测试工作量需要依赖于工时计算系统计算得出，而测试功能点数和测试应发现缺陷数是有测试人员或者开发人员预先设定的，这样可以通过设定的指标进行计算统计分析，可以生成标准的统计分析结果，降低或避免了人为因素的干扰，使得统计结果更加准确。

通过本发明实施例一公开的技术方案，首先对获取到的测试结果表单中的数据进行了初步处理，得到了获得目标统计分析结果所需要的各个指标即初步统计分析结果，并且这些指标都是客观存在的统计量，不包含人为因素的指标，在获得初步统计分析结构，进一步利用统计分析计算模型对初步统计分析结果进行计算或者统计分析，得到了目标统计分析结果，由于所有的计算和统计分析过程均由机器完成，不需要人为的计算，使得分析结果更加准确并且提高了统计分析结果的准确性。

实施例二

参照本发明实施例一和图1中所描述的具体过程，在本发明实施例二中将对所提出的测试结果统计分析方法做进一步的说明。

在对产品或者项目进行功能测试之前需要由测试人员先预设测试功能点数和测试应发现缺陷数。例如，在产品a上市或者运营之前，需要对其功能进行测试，在测试之前先要确定测试的功能点数，当产品a为客户信息管理软件时，可以对其信息存储功能点、信息输入功能点、信息检索功能点和信息调用功能点进行测试，则对应的产品a的测试功能点数量为四。对应的测试应发现缺陷数，则为测试人员根据测试产品进行分析预估得到的缺陷数量信息。

参见图2，图1中所述步骤s11对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果，可以具体包括以下步骤：

s111、获取测试结果表单，其中，所述测试结果表单包括测试问题、项目信息、测试工作量、问题提出日期和问题解决日期；

s112、根据所述项目信息进行统计分析，得到测试的案例数；

s113、对每个问题的解决时长进行加和计算，得到测试问题解决总时长；

s114、依据问题缺陷定义表单，对所述测试问题进行分析，得到测试缺陷数；

s115、对所述测试问题进行数量统计，得到测试问题数。

需要说明的是，在获取到步骤s111中的测试结果表单后，执行步骤s112到s115中的内容，但是步骤s112到s115的执行过程不分先后顺序，在本实施例中只是给出了一种执行顺序，具体的s112到s115的执行顺序可以灵活设置，本发明对此不做限制。

具体的，在产品或项目进行功能测试时，会生成相应的测试结果，通常会将测试结果以现有的软件中的表格形式呈现，例如可以为microsoft提供的excel软件中的表格形式出现，在本发明实施例中只是以excel表作为举例说明，对表格的具体形式不做限制。在测试结果表单中包括测试问题、项目信息、测试工作量、问题提出日期和问题解决日期，具体的可以通过项目名称、所属产品、问题类别、问题日期等一系列的具体字段进行体现，这些字段的设置是在产品或项目进行功能测试之前进行的，与对要产生的分析结果具有联系，所以可以根据要产生的分析结果进行灵活设置。

项目信息中包含了功能测试过程中的实施的案例数量，以及测试问题，该测试问题为功能测试过程中出现的问题的总称，因此需要参照缺陷的详细定义表单从测试问题中区分出测试缺陷，然后统计测试缺陷的数量，得到测试缺陷数。例如，在功能测试结束后，进行的测试产品可以呈现多种问题，这其中的问题有的可能是测试过程中普遍存在的，也可能是测试过程中偶然出现的，而有的可能是产品本身缺陷造成的，根据不用产品的缺陷定义表单来确定进行测试的产品的缺陷问题，统计得到缺陷数。

相应的，在产品或者项目功能测试结束后会产生对应的问题信息，记录问题数量，每个问题的产生时间和解决时间，因此可以计算出每个问题的解决时长，并将每个问题的解决时长进行加和计算可以求得测试问题解决总时长，方便测试人员对测试问题中的时间信息进行了解。

在获取了上述初步统计结果以后，建立统计分析计算模型，将初步统计结果作为输入量，输入到统计分析计算模型中，输出量为目标统计分析结果。参见图3，即图1中的步骤s12建立统计分析计算模型，通过所述统计分析计算模型，对所述初步统计分析结果进行计算，得到目标统计分析结果，具体包括：

s121、建立统计分析计算模型；

s122、根据所述测试率＝所述测试点数/测试工作量，计算得到所述测试率；

s123、根据所述测试问题平均时长＝测试问题总时长/测试问题数，计算得到所述测试问题平均时长；

s124、根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试工作量，计算得到所述测试案例平均异常率；

s125、计算获得所述测试缺陷数与所述测试应发现缺陷数之间的差值，并计算所述差值与所述测试应发现缺陷数之间的比值，将所述比值作为所述测试缺陷遗漏率；

s126、根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试功能点数，计算得到所述测试异常发现率。

需要说明的是，在步骤s121中建立统计分析模型后，将对输入的初步统计分析结果进行分析或者计算，所以后续步骤s122-s126均为计算分析步骤，彼此之前不存在先后顺序，本实施例只是给出了s122-s126的一种实施方式，具体的顺序本发明不做限制。

具体的，在建立统计分析计算模型时，可以优选采用vbe程序进行编写，当然也可以采用其他的编程方式进行实施，本发明对此不做限制。

为了方便对计算分析过程的理解，现将采用对各个指标进行标号的模式，对计算分析过程进行说明。

将初步统计分析结果和预先设置的指标进行编号，即案例数设置m1，测试问题解决总时长m2、测试应发现缺陷数m3、测试工作量m4、测试功能点数m5、测试缺陷数m6和测试问题数m7；

在统计分析计算模型中，计算或分析获得：

测试率r1，r1＝m5/m4；

测试问题平均时长r2，r2＝m2/m7；

测试案例平均异常率r3，r3＝m7/m1或者r3＝m6/m1，因此可以得出案例异常率功能测试每个实施案例发现问题率，或者为功能测试每个实施案例发现缺陷率；

测试缺陷遗漏率r4，r4＝(m6-m3)/m3或者r4＝(m3-m6)/m3，需要说明的是所述测试缺陷数m6与所述测试应发现缺陷数m3之间的差值应该为正数，即如果m6大于m3，则选取r4＝(m6-m3)/m3作为测试缺陷遗漏率的计算公式，如果m6小于m3，则选取r4＝(m3-m6)/m3作为测试缺陷遗漏率的计算公式；

测试异常发现率r5，r5＝m7/m5或者r5＝m6/m5，，因此可以得出功能测试异常发现率可以为功能测试问题发现率，或者为功能测试缺陷发现率，根据实际需要进行灵活设置，本发明对此不做限制。

现结合具体的设计环境，对此发明进行解释。在获取测试结果表单之前，需要将测试问题列表导出到excel后，然后开发人员编写vbscripts组件，对测试问题列表进行标准处理，得到测试结果表单，进而获得初步统计分析结果，即得到测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数；

然后，通过导出批次项目案例单列表，需要开发人员编写vbscripts组件，自动计算基于项目和产品的案例数、计划测试功能点数和测试应发现缺陷数；从工时系统导出批次工时填写数据，从中可以统计计算出项目和产品两个维度的工时统计数据；

最后，需要建立标准的统计分析计算模版(或者模型)，该计算模块包括案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数、测试问题数、测试功能点数、测试应发现缺陷数、测试工作量。通过统计分析计算模版自动生成计算结果。

根据本发明实施例二公开的技术方案，通过预设了测试功能点数，可以使产品或项目在功能测试过程中增加对应的功能点使得测试结果更具有代表性，并且在获得了测试结果表单后能够自动进行数据处理，生成初步统计分析结果，为后续的统计分析提供数据支持，由于该初步统计分析结果是自动生成的，能够减少数据获取成本；最后在建立的统计分析计算模型中，计算得到目标统计分析结果，由于该过程是自动化的统计计算过程，提高分析效率，并且减少或避免了人为分析的干扰，便于测试工作者进行测试分析和总结。

实施例三

与本发明实施例一和实施例二所公开的测试结果统计分析方法相对应，本发明的实施例三还提供了一种测试结果统计分析装置，参见图4，该装置包括：

统计分析模块11，用于对获取到的测试结果表单中的数据进行处理，得到初步统计分析结果，其中，所述初步统计分析结果包括案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数；

计算分析模块12，用于建立统计分析计算模型，通过所述统计分析计算模型，对所述初步统计分析结果进行计算，得到目标统计分析结果，其中，所述目标统计分析结果包括测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率。

相应的，该装置还包括：

预设模块10，用于预设测试功能点数和测试应发现缺陷数。

具体的，所述统计分析模块11包括：

获取子模块111，用于获取测试结果表单，其中，所述测试结果表单包括测试问题、项目信息、测试工作量、问题提出日期和问题解决日期；

第一分析子模块112，用于根据所述项目信息进行统计分析，得到测试的案例数；

第一计算子模块113，用于对每个问题的解决时长进行加和计算，得到测试问题解决总时长；

第二分析子模块114，用于依据问题缺陷定义表单，对所述测试问题进行分析，得到测试缺陷数；

第三分析子模块115，用于对所述测试问题进行数量统计，得到测试问题数。

所述计算分析模块12包括：

建立子模块121，用于建立统计分析计算模型；

第二计算子模块122，用于根据所述测试率＝所述测试点数/测试工作量，计算得到所述测试率；

第三计算子模块123，用于根据所述测试问题平均时长＝测试问题总时长/测试问题数，计算得到所述测试问题平均时长；

第四计算子模块124，用于根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试工作量，计算得到所述测试案例平均异常率；

第五计算子模块125，用于计算获得所述测试缺陷数与所述测试应发现缺陷数之间的差值，并计算所述差值与所述测试应发现缺陷数之间的比值，将所述比值作为所述测试缺陷遗漏率；

第六计算子模块126，用于根据所述测试缺陷数、所述测试问题数和所述测试功能点数，计算得到所述测试异常发现率。

对应的，所述第四计算子模块包括：

第一计算单元，用于当异常率为问题率时，根据所述测试案例平均问题率＝所述测试问题数/所述测试功能点数，计算得到所述测试案例平均异常率；

第二计算单元，用于当异常率为缺陷率时，根据所述测试案例平均缺陷率＝所述测试缺陷数/所述测试功能点数，计算得到所述测试案例平均异常率。

在本发明的实施例三中，首先通过统计分析模块获取到测试结果表单，该表单可以基于项目、产品或者批次进行不同维度的设置，对测试结果表单中的数据进行处理，计算统计分析得出案例数、测试问题解决总时长、测试工作量、测试缺陷数和测试问题数，在计算分析模块中通过建立统计分析计算模块，得到了包含测试率、测试问题平均解决时长、测试案例平均异常率、测试缺陷遗漏率和测试异常发现率的目标统计分析结果，这样从不同维度对测试结果进行了统计分析，并且该统计分析过程不需要通过测试人员的主观判断，而是全部由机器进行分析，提高了分析的准确性和客观性，并且相比与测试人员的统计分析，提高了统计分析效率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。