缺陷按不同角度的统计

文章讨论了在测试报告阶段从开发人员、测试人员、项目模块和严重程度四个角度进行缺陷统计与分析的重要性。这有助于评估开发和测试团队的绩效,指导回归测试,优化测试策略,并影响项目进度和后续版本计划。

上次有讲到日常工作中根据不同的场景对缺陷进行分类,今天来聊一下测试报告阶段需要从哪些角度进行统计与分析,并且这么统计与分析的作用与目的在哪里:

一、按开发人员统计

都说缺陷是衡量测试人员的KPI之一,其实,缺陷的数量与质量又更何尝不是开发人员的能力体现之一。实际情况中,对于开发名下的缺陷数量及修改的质量都是直接影响他们绩效,因此,正规公司里,开发人员对于测试所提的缺陷是相当的重视的(很多小公司对于测试也不够重视)。

二、按测试人员统计

于测试人员而言,缺陷是最能体现测试人员价值的因素之一。按测试人员统计不光是为了绩效;也为了回归测试,当测试人员提的缺陷很不平均时,为了更全面的测试下一个版本,会在回归测试时,按人员分配缺陷报告进行回归;另外,也为了接下来测试工作的分配与策略的更改,会从提缺陷比较多的测试人员身上分享一些可以借鉴的思路与场景,从而提高整体的测试水平。

三、按项目模块统计

毫无疑问,按项目模块统计的意义在于指导下一个版本的测试,从中可以看出代码的薄弱点从而及时的调整测试策略。

四、按严重程度统计

一般情况下按严重程度统计主要是放在测试报告中,以此作为是否达到上线标准的因素之一,另外,严重程度统计的结果也会影响版本的整体进度与后续版本的计划,每个公司的要求不一样,对于结果的反馈也会存在差别。

不管从哪个角度去统计缺陷,都是站在不同的立场去看待项目所存在问题,也都是为了更好的做好后续的测试,作为测试组一员的你,这些都知道了么?

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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