借助功能强大年夜的StatSVN，我们可以便利地统计出与SVN相干的各类数据指标，如：每位提交者的情况、每月的代码提友情况，代码修改┞芳代码总数的百分比、天天中哪几小时比较活泼、每周哪几天比较活泼、文件数量统计等，关于StatSVN的介绍网上有很多应用教程，本文不再赘述，请感兴趣的同窗自行”搜狗 StatSVN”即可。

千行代码Bug率：

在搜狗输入法项目我们重要应用了StatSVN的一个数据项：开辟人员代码行数量，再结合上述1中的Bug指标数据，我们可以获得一个新的指标数据：千行代码Bug率，该指标用于侧面表现开辟人员的代码质量情况。

这一指标数据会按期发送给开辟Leader，以便开辟Leader对其下的开辟人员质量情况有一个清楚的熟悉，同时也会督促开辟人员晋升代码质量意识。

关于漏测问题的指标

除了测试环节Bug及代码的统计分析，对于上线后用户反馈裸露的质量问题，也应加以统计分析。在搜狗测试部，我们经由过程Bug总结流程来进行这一环节的数据录入和统计。(Bug总结具体的流程和办法请见推文【质量治理改进】Bug总结流程)

该指标大年夜功能模块的维度，对线上用户反馈的问题进行统计分析，例如：搜狗浏览器的线上用户反馈数量最多的问题是浏览网页这一功能。

1.漏测问题数量分布(模块维度)

2.漏测问题原因类型：

根据以往的工作经验，我们将线上用户反馈的问题归为以下六大年夜类，每一大年夜类下细分小分类。

解释解释：

经由过程分析线上漏测的问题原因，可以发明测试、开辟或者流程上的不足，以PC浏览器的分析为例：

浏览页面功能是TOP1被用户反馈的功能模块(这也相符浏览器最重要的功能就是浏览网页)，进而发明这一功能出现问题最多的是兼容性站点的问题，或者是用户的测试情况比较复杂特别导致的。

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基于以上的数据分析，我们从新制订了具体的浏览器站点兼容性测试筹划，每个版本加大年夜兼容性站点的测试，在测试阶段即发清楚明了大年夜量的Bug。

总结

解释解释：

作为项目治理者，我们可以经由过程分析项目每个版本的Bug数据、代码行数据、漏测的问题数量，发明数据背后的问题(开辟问题、测试问题、流程问题等)，针对问题寻找解决筹划并实施，大年夜而晋升全部产品的质量控制。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：通过可视化数据分析提升测试质量

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