在软件测试中，查看和分析数据是确保软件质量和性能的关键步骤。以下是一些方法和技巧，帮助你有效地查看和理解测试数据：
测试用例执行情况
通过率：关注产品的质量状况，如果通过率偏低，需要找出原因并改进。
未通过用例：这些是测试的“短板”，需要重点关注并分析未通过的原因。
阻塞用例：了解这些用例无法执行的原因，避免影响整体测试进度。
缺陷统计
缺陷总数：了解产品的整体缺陷情况。
严重缺陷数：优先解决可能导致产品无法正常运行的问题。
缺陷分布：了解缺陷主要集中在哪些模块，有助于针对性优化。
测试结论
这是测试报告的最终评判，提供了整个测试周期的总体评价。
数据初探
数据形状：了解数据的规模大小，例如查看数据有多少行多少列。
数据类型：确保每列的数据类型正确，如测试时间列是否被正确识别为日期时间类型，并进行必要的转换。
测试覆盖率
代码覆盖率、 功能覆盖率、 需求覆盖率：这些指标反映了测试用例对需求规格的覆盖程度，选择合适的覆盖率指标有助于评估测试的完整性。
性能测试数据
响应时间、 吞吐量、 并发数、 资源利用率：这些数据帮助评估软件在不同负载条件下的性能表现。
安全测试数据
关注软件的安全性，包括发现的安全漏洞和风险评估，这些数据对于评估软件的安全风险和漏洞至关重要。
图表类型
选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、饼图等）来展示数据，不同的图表类型适用于不同的数据展示需求。
数据轴：理解X轴和Y轴的含义，X轴通常表示时间、类别或其他独立变量，Y轴表示测量值或依赖变量。
图例：用于标识不同的测试项。
数据趋势：通过观察数据趋势，发现数据的波动和规律，从而对测试项的表现做出准确分析。
使用数据分析工具
使用专业的数据分析软件（如MET测试软件的DataAnalyzer）来查看和分析测试数据，这些工具提供了丰富的图表和交互功能，帮助用户更直观和高效地进行数据分析。
通过以上方法和技巧，你可以更有效地查看和理解软件测试中的数据，从而提高测试的准确性和效率，确保软件产品的质量和性能。