测试提交缺陷趋势图

软件系统测试阶段内，分析该阶段内缺陷提交节奏与测试活动的匹配性。可参考以下评估体系：

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一、系统测试阶段内的核心指标

1. 测试进度与缺陷发现的关联分析

时间切片	测试执行进度	已执行用例数	新增缺陷数	缺陷严重程度分布（致命/严重/一般）	缺陷修复率	缺陷重开率
第1周	30%	450/1500	12	3/4/5	75%	8%
第2周	65%	975/1500	28	2/6/20	64%	15%
第3周	90%	1350/1500	41	1/5/35	52%	22%
第4周	100%	1500/1500	19	0/3/16	89%	18%

计算公式

• 测试执行进度 = 已执行用例数 ÷ 总用例数 × 100%
• 缺陷修复率 = 当周修复缺陷数 ÷ 当周新增缺陷数 × 100%

2. 缺陷发现速率健康度

• 预期模型：缺陷发现应呈现"S型曲线"（前期平稳增长→中期快速上升→后期下降）
• 实际比对：通过计划缺陷发现曲线 vs 实际缺陷发现曲线的偏离度评估

  偏离度 = ∑|实际缺陷数 - 计划缺陷数| ÷ 总缺陷数 × 100%
  （偏离度＞30%时触发预警）
  
  

3. 缺陷集群效应指数

• 模块缺陷密度 = 模块缺陷数 ÷ 模块代码行数（或功能点数）
• 缺陷关联度 = 存在依赖关系的缺陷数 ÷ 总缺陷数 × 100%
  （当单模块缺陷密度＞均值200%且关联度＞40%时，表明存在架构级风险）

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二、趋势合理性判断标准

健康趋势特征 ✅

1. 节奏匹配：缺陷发现高峰出现在测试执行60-80%进度区间
2. 严重程度衰减：致命缺陷集中在第1-2周发现，后期以一般缺陷为主
3. 修复效率：缺陷修复率始终高于60%，重开率低于15%
4. 收敛迹象：最后一周新增缺陷数下降至高峰期的50%以下

风险信号 🚨

1. 后期爆发模式：最后两周缺陷数占比＞40%
2. 修复能力恶化：连续两周缺陷修复率＜50%
3. 严重缺陷残留：发布前一周仍存在未修复的致命缺陷
4. 异常波动：单日缺陷数突增＞3倍周平均值（可能由代码合并导致）

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三、可视化分析模板

1. 缺陷发现燃尽图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AYKIcrtQ-1741661181228)(https://via.placeholder.com/600x200.png?text=Defect+Burndown+Chart)]

• 横轴：测试周数
• 主Y轴：累计缺陷数（含计划与实际两条曲线）
• 次Y轴：测试用例执行进度百分比
• 标注点：代码补丁发布时间、主干代码合并事件

2. 缺陷热力图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0UycthLD-1741661181232)(https://via.placeholder.com/600x200.png?text=Defect+Heatmap)]

• X轴：测试日期
• Y轴：功能模块
• 颜色深度：缺陷严重程度（红色=致命，橙色=严重，黄色=一般）
• 气泡大小：缺陷关联影响范围

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四、改进决策矩阵

异常现象	根本原因推测	应对措施
后期缺陷突增且关联度高	架构耦合性缺陷	1. 紧急代码解耦 2. 增加接口测试专项
缺陷修复率持续下降	开发资源不足/缺陷复杂度高	1. 调整开发测试配比 2. 建立缺陷分级处理机制
致命缺陷始终存在	需求理解偏差	1. 发起需求回溯审计 2. 补充探索性测试

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五、自动化监控建议

1. 每日缺陷流量看板：集成JIRA数据自动生成趋势图
2. 代码变更关联分析：将缺陷与Git提交记录自动关联（如使用git blame）
3. 预测模型：基于历史数据训练LSTM模型预测缺陷收敛时间

通过聚焦单一测试阶段的深度分析，可更精准识别测试节奏异常，建议结合CI/CD流水线数据实时监控，当系统测试周期超过4周时应按周粒度生成分析报告。