测试报告作为沟通测试活动结果的重要文档,其撰写效率和质量直接影响团队的决策和产品的改进。以下是三个可以显著提升测试报告效率的技巧,每个技巧均配有真实的使用场景案例。
1. 测试报告模板
概述:
侧重于模板的通用性和可定制性,使其既能够适应不同项目的需求,又能够保持报告的核心结构。创建一个测试报告模板,确保每次报告都包含关键信息,如测试目的、范围、方法、结果、问题和建议。模板的标准化有助于提高报告的一致性和可读性。
使用场景案例:
每个项目都需要定期提交测试报告。团队开发了一个通用的测试报告模板,包括以下几个部分:
- 测试摘要:快速了解测试活动的关键指标。
- 测试环境和配置:记录测试执行的软硬件配置。
- 测试结果:包括用例通过率、缺陷统计等。
- 风险分析:基于发现的问题对产品发布的潜在风险进行评估。
- 改进建议:提出针对性的改进措施。
下面是我们测试报告模板的截图,可根据自己需要进行修改。
2. 图表生成器使用
概述:
图表能够将复杂的数据以直观的方式展现出来,帮助读者快速理解测试结果。在模板中嵌入可复用的图表,可以提升报告的清晰度和易读性。
使用场景案例:
在我们的测试报告中一共统计了以下几种图形:
柱状图:不同模块缺陷数量。
饼图:展示缺陷的状态分布
数据透视表:为形成数据透视图做准备。
原来每一种图形生成都是通过excel 自动生成数据透视表转化数据透视图,弊端每种图形样式及转换都需要重新生成,现在通过图表生成器,将图形和数据进行绑定,它能够自动识别模板中的数据,并转换成直观的图表,如柱状图和饼图。这些图表可以无缝地插入到我们的报告生成器模板中,该模板已经预设了报告的结构,包括标题、摘要、详细分析、图表展示和结论等部分。参照下图:
3. AI对数据分析及总结
概述:
利用人工智能(AI)工具自动分析测试数据,生成报告结论,根据测试结果提出改进建议,帮助团队优化测试策略。
案例
比如我生成图表后将图片数据上传到AI,对AI进行询问【帮我分析测试数据 ,写测试报告】或者这样【根据上图测试数据及上传的buglist 进行分析,编写测试问题及建议】
AI回的结论类似于下面这种:
我们可以看到比自己写的不知道要好多少倍,通过自己归纳总结形成类似于这种的。
测试问题及建议
· 页面样式问题
通过对界面UI改善类的bug分析发现了用户界面的一些不足之处,如滚动条显示、数据显示格式、图标缺失等,这些虽不直接影响功能,但影响用户体验。有一些文字错误类bug 需重点注意。
· 缺陷预防:
对于频繁出现的功能错误和界面UI改善问题,建议开发团队进行代码审查和设计复审,以预防未来可能出现的类似问题。
数据类型
综合以上两个表格中数据来看,平均每个模块执行了约154.75个用例,平均缺陷数量为11.5个,平均缺陷发现率为8.08%。能耗分析缺陷密度较高(93.75%),每增加一个功能点,平均发现1.5个缺陷。能耗信息紧随其后,缺陷密度为95.00%,是所有模块中最高的,显示出该模块在质量上可能存在较大风险。
总结
通过对测试报告模板 、图表生成器使用 、 AI对数据分析及总结三者巧妙结合可以快速提升编写测试报告速度。
测试报告模板是整个报告生成系统的基础。它定义了报告的结构和内容,包括测试目的、范围、方法、结果、问题、风险评估和改进建议等。图表生成器是将测试数据可视化的工具。它使用户能够通过简单的数据输入,自动生成各种图表,如柱状图、饼图、折线图等,以展示缺陷分布、测试用例执行情况等关键指标。AI数据分析和总结是提升测试报告深度和价值的高级功能。AI工具可以自动分析测试数据,识别模式和趋势,预测潜在问题,并生成深入的分析报告。
再进一步,除了编写测试报告外,这三点适用于任何工作场景,有模式模板知道工作内容,巧用工具、技巧节约时间,如编写测试用例有用例模板,把需求功能点上传到AI形成测试用例等等。
作者:M&T.