過去幾年來，組織開發軟體的方法已經發生重大的改變了。從敏捷開發到持續的一切，開發者們正越跑越快，並在更少的時間內開發出更多的內容。
作為一名測試，你需要保持跟進。你必須使業務執行更快，減少到市場的時間，但是不能降低產品的質量，那樣將會消極地影響你的品牌價值。使用者對於他們所鍾愛的產品，期待得到快速更新、缺陷修復，以及功能性的優化。而且當縮減成本時你需要完成所有這些。所以你如何精簡你的測試以達到正確的平衡呢？
沒有計畫的測試會導致花費高成本和時間在幾乎不產生價值的產品領域。但是當通過回歸保持合理水平的信心，明顯地減少你做的測試的數量是有可能的。下面我提供6條達到那種平衡的提示。但是首先你需要了解那些挑戰。
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測試管理、設計和執行的挑戰
作為一名測試工程師，你與不再是簡單的客戶機/伺服器軟體的現代應用程式一起工作。應用程式經常包含多種服務，有時來自從雲架構服務的第三方機構。開發團隊從瀑布技術轉向貫穿與開發周期的固定的反饋和持續測試。
更重要的是不同測試團隊正帶來他們自己的工具和流程；組織中的每乙個團隊定義它自己的工具並且使用基於**商的組合和開源的軟體去達到它的測試目標。
除了複雜的測試領域，測試環境也在日益複雜。使用者在許多各種不同的手機和桌面軟體上操作，就像在每個生態系統裡獲得的許多不同的軟體樣品上一樣。幸運的是測試工程師能使用業務資料去學習他們使用者的產品環境，在生成測試時替代做出有根據的關於客戶正在使用的東西的推測。
隨著更多的功能和修復要測試，測試它們的時間更少，你需要通過魯棒測試計畫去達到快速的開發和反饋週期， 這會在幾秒或幾分鐘內發生，而不是幾天或幾周。接下來介紹如何實現它。
使用統計學減輕風險
測試經理處理增加容量和複雜度的應用程式，知道他們不能測試所有的東西。即使是你有資源和時間去測試每個東西，也不是乙個明智的業務決定。另一方面，做出和判斷出測什麼和不測什麼的決定會是困難的。
統計學提供乙個科學的針對決定如何在降低風險的時候減少回歸測試的範圍問題的解決方案。這兒有6種方法，你能使用統計學制定乙個回歸策略，在保持回歸測試信心水平的同時，很明顯地減少你需要的測試數，這些不會傷害在測試中的應用程式的質量。
1.使用分析工具
你可以使用一種分析工具（比如谷歌分析）去收集關於你的產品的資訊，使得你能使用它優化測試環境。分析能夠幫助你指出你的要回歸測試的產品的最高風險區域，並且讓你的初始化猜想得以驗證，關注你的產品。這種努力分為兩部分：
找出你的使用者使用的最高佔比是哪個瀏覽器或者手機裝置，然後為在這些環境上投注你的測試努力。
崩潰：理解你的使用者。他們是誰，他們來自**，以及他們使用什麼網路？這個將會幫助你了解使用者們多高頻率地換新裝置和作業系統。
2.深入挖掘你的產品
在分析學裡增加第二規模去理解最優組合，它反應了客戶在產品中正在用什麼。舉個例子，你可能會組合分析最普遍的瀏覽器，分析最常用的功能，以更好地理解產品中最高風險、最大影響的地方。在分析學工具中使用可用的第二規模去決定你需要做多少測試，在**做，為了獲得你需要的信心和覆蓋水平。
3.關注使用者行為
研究使用者行為是為了找出**的最活躍地方，並指出使用者如何有規律地參與你的產品。你曾有過只有乙個小時測試你的應用程式嗎？用這種崩潰保證你理解在你的產品裡你的使用者認為什麼是你的產品最重要的特性，並關注它。然後使用從使用者參與決定的資料來決定基於使用者行為上的你們需要測試的地方。使用頁面互動率，包含**使用者花最多的時間，以及約束稅率來決定你的產品的哪個部分可能代表了乙個問題。看所有頁面或者特性的資料，測試你最常用的特性，將會給你乙個高可信度。
4.到處使用統計
當測試和經理們聽到詞彙「統計」，他們可能想到自動化。但是你能應用統計學到任何一種測試就像一種決定哪個測試執行在哪個管道上的方法。測試經理們甚至能使用統計學通過決定哪個測試策略提供給產品的哪個部分，去助於戰略上地平衡資源。
5.考慮其他統計工具和資料**
資料是隨處可得的，並且你能使用它去研究你的產品沒有回歸測試的地方。使用者服務案例和投訴能暗示在軟體中暗藏的可能需要你注意的地方。這些案例經常被追蹤，意味著他們是可查詢的，並對客戶反饋統計是有用的。並且對產品中逃掉的缺陷進行收集的缺陷-追蹤工具能提供附加的反饋。這些附加的資料點也有助於暗示你將來的測試策略。
6.沒有網頁分析？沒有問題
假如你在乙個沒有使用網頁統計工具去蒐集關於你的使用者的產品上工作，那沒有問題。只是通過常規的使用者調查、市場分析和統計或者客戶確認和反饋去蒐集使用者資訊。你可以從這些**中分析資料，決定你的應用程式的更普遍的使用者用例和更受歡迎的特性，去指導你的測試策略。一種你能用於決定分類哪些的常用啟發式方法是倫•詹森的最近的、核心的、有風險的、配置、已修復的、長期的（英文縮寫是rcrcrc）。
這6個策略更多有助於建立一種測試策略；它們能使乙個全面性測試策略瓦解成乙個「正好」的測試策略，能在降低你的測試工作力度多達80%的同時，很快發現最重要的問題。
有助於降低你的測試力度而計算風險
舉個例子，乙個10人的團隊購買了乙個「測試一切」的策略。它計畫測試30個屬性，每個都需要在10個平台上半天的測試時間。那樣在每個測試週期總計多達150人/天，並且將花費團隊3周的時間去完成。但是假如你把那個數字減少到2個平台12次測試，這個團隊能在一天多點完成乙個週期。
自動化也能通過測試特定的核心流程起作用。旋轉測試員們使用著的（和一些類似於rcrcrc）一起的流去提高覆蓋率。
精簡你的測試：乙個例子
有乙個決定測試策略的方法：像分析學似的，使用社會**反應。由於社會**的普遍存在，客戶反饋是一種比之前更加有力的衡量。根據lns的研究， playstation 4的質量事件，以0.04%的速度發生，在2023年發布後不久就成為關於控制台的主要故事。
為什麼發生這個了？當缺陷率被認為在生產流程中是可接受時，測試期望不會與使用者期望匹配。哈德 索尼把分析學認為是它設計並測試產品，開發和測試團隊在保證可控成本的同時可能設計乙個處理給客戶關心的策略。
作為乙個新的控制台，ps4有經典的同使用者分析的新產品挑戰：沒有乙個為不存在的產品而存在的分析。雖然索尼擁有的是乙個以前有相似遊戲和場景的產品。第一位射手、實時的策略、賽車駕駛和運動遊戲從版本到版本是大致一樣的，同時有很多其他ps4的特色，比如入流的網飛，在ps3上是可獲得的。乙個最普遍被使用的特色的有目標的測試能展現重要的、威脅品牌的質量問題。
管理被截止日期和股東報告激發是經常有可能的，這將決定發布乙個比它應該的更早些的產品。甚至在乙個不好的發布決定例子裡，組織能夠學習、並在下次聽相似的反饋，因為索尼的團隊可能在當它改進ps5的發布質量時做了。
希望常在。
通過統計驅動你的測試
在盡快找到你的顧客認為的問題，軟體測試是很重要的。假如你能根本地處理它們，乙個全面的測試方法是昂貴的，能提供很多資訊，它們的一些事可能不相關。「做每一件事」的方法也趨向於推動軟體交付日期。
反之，找出20%的代表你的使用者用例80%的場景。一旦你有輪流分析的權利，那是一項相當簡單的任務。跟著以上的6個步驟開始，你將被很好地武裝去得到你的測試恰好組合。
你是如何使用分析去支援你的測試策略呢？我歡迎你的討論與問題。
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