软件测试分析数据的过程通常包括以下几个步骤：
数据收集
测试人员需要收集测试数据，包括测试用例、测试结果、测试日志、错误报告等。这些数据应该尽可能全面和详细，以便更好地进行分析和处理。
数据清洗
测试数据可能存在重复、错误、缺失等问题，需要进行清洗和处理。测试人员可以使用数据清洗工具或手动清洗数据，确保数据的准确性和完整性。
数据分析
测试数据分析的核心是数据分析。测试人员需要对测试数据进行分析，发现测试结果中的问题和异常，并提出解决方案。可以使用数据分析工具或手动分析数据，根据测试目的和需求选择合适的分析方法。
数据可视化
测试人员需要将分析结果可视化，以便更好地理解测试结果和发现问题。可以使用图表、报表、仪表盘等形式，使测试结果更加直观和易于理解。
具体分析方法
统计和分析测试结果
确定是否达到软件要求的指标。分析测试执行的有效性和充分性，统计测试过程中的所有软件缺陷，并将缺陷的各种属性进行归纳分析。
缺陷按测试类型和级别统计
根据缺陷所属的测试类型和级别进行分析，精确地将缺陷定位到每个测试类型中，从而反映软件在哪些方面存在较大的质量问题。
数据挖掘和机器学习
利用数据挖掘技术（如K均值聚类、决策树、支持向量机等）和机器学习技术（如自动化软件测试数据分析），挖掘测试过程中的模式和规律。
使用商业工具
可以使用IBM SPSS Modeler、SAS EnterpriseMiner和Oracle Data Mining等商业工具进行数据分析和挖掘。
性能测试数据分析
包括响应时间、吞吐量、并发数和资源利用率等关键指标，帮助评估软件在不同负载条件下的性能表现。
安全测试数据分析
关注软件的安全性，包括发现的安全漏洞和风险评估，测试过程中可能会发现SQL注入、跨站脚本攻击、文件上传漏洞等安全问题。
测试覆盖率分析
衡量测试完整性的重要指标，反映测试用例对需求规格的覆盖程度。常见的测试覆盖率指标包括代码覆盖率、功能覆盖率、需求覆盖率等。
示例代码
```python
import pandas as pd
读取软件测试数据 CSV 文件
test_data = pd.read_csv（'software_test_data.csv'）
查看数据的前几行
print（test_data.head（））
查看数据的形状，了解数据规模
print（test_data.shape）
查看列的数据类型
print（test_data.dtypes）
假设测试时间列是字符串类型，将其转换为日期时间类型
test_data['test_time'] = pd.to_datetime（test_data['test_time']）
数据清洗示例：去除重复数据
test_data = test_data.drop_duplicates（）
数据分析示例：计算每个功能模块的测试通过率
test_data['pass_rate'] = test_data['test_result'] == 'pass'
module_pass_rates = test_data.groupby（'test_function_module'）['pass_rate'].mean（）
数据可视化示例：绘制测试通过率的柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
module_pass_rates.plot（kind='bar'）
plt.title（'Test Pass Rates by Module'）
plt.xlabel（'Test Function Module'）
plt.ylabel（'Pass Rate'）
plt.show（）
```
通过以上步骤和示例代码，软件测试人员可以有效地分析测试数据，发现软件中的问题，并提出相应的改进措施。