软件测试完成以后，怎样进行有效深层次的数据分析? 软件测试工具
问题描述：在软件测试完成后，采用软件测试工具(TD、QC)或人工收集了一些数据，形成了各种图表。怎样去发挥这些数据的作用，进行有效深层次的数据分析，从而改进软件测试流程，完善测试过程呢?
精彩回答：
我所理解的这个题目的标题，本来是分为几个层面的
● 测试结论技术分析：这个一般都包含了对应的专业技术知识，例如：基于测试类型的专业知识的开发语言和平台、数据库、网络、协议等等;
● 测试结论的非技术分析：一般都是流程、管理的方式方法等内容。
现就这些做个简单的汇总说明。
测试分析本来就是一个很宽泛的话题，一般都会对测试的过程、方法、技术、流程、对象、结果等等内容分门别类，这里所列的仅仅是其中一点，仅供参考。
技术分析(客观性较强)
做技术分析是一个资深测试人员的必修课。我们从拿到一份测试的汇总数据和相关的bug及bug说明列表时，需要做这类技术分析，用以说明bug产生的技术原因。(我想，楼主可能想要知道的主要是这方面的内容)
针对某种特定测试类型的技术分析，一般包含如下内容：
● 功能测试分析
● 性能测试分析
● 安全性测试分析
每种类型的分析还分为覆盖分析、缺陷技术分析等内容。现以缺陷技术分析为例说明。
常见的一些针对bug的技术分析内容如下，在 2# 帖子里有较多表述了。
● 缺陷数量统计
● 缺陷分级统计
● 缺陷分布统计
● 缺陷优先级统计
● 缺陷发现与修复时间统计报表
● 缺陷收敛分析
● 典型缺陷产生原因分析(主要是基于编码技术、或是相关的平台应用技术)
非技术分析(主观性较强，适合管理)
非技术分析一般由管理人员来实施。用于分析缺陷产生和生命周期中的客观性原因，如流程对修复周期的影响，测试方法对效率等内容的影响等等。
常见的一些非技术分析类型如下：
● 流程分析，用于优化开发过程，精简和细化流程分工，提升整体效率。这里的流程分析还可以继续划分为开发流程分析、测试流程分析及管理流程分析，当然，如果有必要还可以进一步深入，比如，就配置管理的目前流程进行优化，以使其更适应当前的具体情况。
文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/