Когда вы тестируете программу (например, приложение или сайт), вы получаете результаты: какие-то тесты прошли успешно, какие-то провалились, где-то нашли ошибки. Анализ результатов — это процесс, когда вы смотрите на эти данные и пытаетесь понять, что они значат. Например, хорошо ли работает программа? Много ли в ней ошибок? Что нужно исправить? Есть разные способы это сделать, и их называют методами анализа. Кто-то называет методы видами анализа. Давайте разберем каждый из них.

Количественный анализ

Что это?
Это когда вы считаете числа и смотрите на цифры. Например, сколько тестов прошло, сколько провалилось, сколько ошибок нашли. Это как подсчитать очки в игре — вы просто смотрите на результат.

Зачем нужен?
Чтобы быстро понять, насколько программа готова. Если много тестов провалилось, значит, есть проблемы.

Пример:
Вы протестировали сайт интернет-магазина. У вас было 100 тестов (проверок):

  • 80 тестов прошли успешно (например, кнопка «Купить» работает).
  • 20 тестов провалились (например, страница оплаты не загружается).
    Вы считаете: 80% тестов успешны, 20% — нет. Это показывает, что сайт работает, но не идеально.

Как это сделать?

  1. Соберите данные: сколько тестов было, сколько прошло, сколько ошибок нашли.
  2. Посчитайте проценты или просто посмотрите на числа.
  3. Сделайте вывод: если провалов больше 10%, возможно, нужно больше работать над исправлениями.

Качественный анализ

Что это?
Это когда вы не просто считаете, а смотрите, насколько серьезны проблемы. Не все ошибки одинаковы: одна мелкая, а другая может сломать всю программу.

Зачем нужен?
Чтобы понять, какие ошибки важнее исправить первыми, и как они повлияют на пользователей.

Пример:
На том же сайте магазина вы нашли две ошибки:

  1. Кнопка «Купить» иногда не нажимается — это серьезно, потому что люди не смогут покупать.
  2. Логотип магазина чуть-чуть съехал влево — это не страшно, никто не заметит.
    Вы решаете, что первую ошибку нужно исправить срочно, а вторую можно оставить на потом.

Как это сделать?

  1. Посмотрите на каждую ошибку.
  2. Оцените, насколько она мешает работе.
  3. Решите, что важнее.

Сравнительный анализ

Что это?
Это когда вы сравниваете новые результаты с чем-то еще: прошлыми тестами, другой программой или планом.

Зачем нужен?
Чтобы понять, стало ли лучше или хуже.

Пример:
В прошлой версии сайта было 10 ошибок, а в новой — 5. Вы сравниваете и видите, что стало лучше. Или, например, ваш сайт загружается за 3 секунды, а сайт конкурента — за 2 секунды. Значит, ваш медленнее.

Как это сделать?

  1. Найдите данные для сравнения (например, результаты старой версии).
  2. Сравните их с новыми результатами.
  3. Сделайте вывод: улучшилось или нет.

Анализ первопричин

Что это?
Это когда вы ищете, почему случилась ошибка. Не просто «оно сломалось», а «почему оно сломалось».

Зачем нужен?
Чтобы не просто исправить баг, а убрать причину, чтобы он больше не появлялся.

Пример:
На сайте не работает кнопка «Купить». Вы проверяете:

  • Почему? Потому что код кнопки написан неправильно.
  • Почему код неправильный? Потому что разработчик случайно удалил строчку.
  • Почему удалил? Потому что не было проверки перед сохранением.
    Вывод: нужно добавить проверку кода перед сохранением.

Как это сделать?

  • Задавайте вопрос «Почему?» несколько раз (метод «5 почему»).
  • Докопайтесь до главной причины.
  • Предложите, как это исправить навсегда.

Статистический анализ

Что это?
Это когда вы используете математику, чтобы найти закономерности в данных. Например, сколько ошибок находят каждый день.

Зачем нужен?
Чтобы предсказать, что будет дальше, или найти странности.

Пример:
Вы тестируете сайт 5 дней:

  • День 1: 10 ошибок.
  • День 2: 8 ошибок.
  • День 3: 7 ошибок.
  • День 4: 5 ошибок.
  • День 5: 20 ошибок.
    Вы видите: обычно ошибок становится меньше, но в 5-й день — скачок. Значит, что-то пошло не так.

Как это сделать?

  1. Соберите данные за несколько дней или тестов.
  2. Посмотрите, есть ли тренд (становится лучше или хуже).
  3. Найдите аномалии (необычные числа).

Анализ рисков

Что это?
Это когда вы смотрите, какие ошибки опасны для проекта. Например, что сломает сайт или разозлит пользователей.

Зачем нужен?
Чтобы сосредоточиться на самых важных проблемах.

Пример:
Вы нашли две ошибки:

  1. Оплата не работает — это риск, потому что магазин потеряет деньги.
  2. Цвет кнопки не тот — это не страшно.
    Вы решаете сначала исправить оплату.

Как это сделать?

  1. Посмотрите на ошибки.
  2. Подумайте, что будет, если их не исправить.
  3. Решите, что важнее.

Визуальный анализ

Что это?
Это когда вы рисуете графики или картинки, чтобы данные было легче понять.

Зачем нужен?
Чтобы быстро увидеть проблемы, не вчитываясь в цифры.

Пример:
Вы рисуете круглый график: 80% тестов прошли (зеленая область), 20% провалились (красная область). Сразу видно, что красного не так много.

Как это сделать?

  1. Возьмите данные (например, сколько тестов прошло).
  2. Нарисуйте график в программе или вручную.
  3. Посмотрите, что бросается в глаза.

Автоматизированный анализ

Что это?
Это когда компьютер сам анализирует результаты за вас с помощью специальных программ.

Зачем нужен?
Чтобы сэкономить время, особенно если данных много.

Пример:
Вы тестировали сайт и получили файл с логами (записями). Программа сама считает, сколько раз сайт выдал ошибку «404» (страница не найдена), и показывает вам: «20 ошибок».

Как это сделать?

  1. Используйте программу (например, для анализа логов).
  2. Загрузите данные.
  3. Получите готовый отчет.

Как выбрать метод

  • Если у вас мало времени — начните с количественного (посчитайте ошибки).
  • Если нужно понять, что важнее — используйте качественный.
  • Если хотите сравнить с прошлым — делайте сравнительный.
  • Если хотите убрать проблему навсегда — ищите причины.