漫谈测试成长之探索——测试汇报

爱测角 2022-09-19 12:45:21

 目录

一、测试汇报内容

二、测试的价值体现

三、总结


作为测试工程师,我们为保障软件项目的质量付出了很多精力。但是,由于我们的工作内容所限制,相对于其他项目角色,我们在项目中很难输出比较直观的成果。又因为工作成果不明显,测试工程师容易被某些团队成员误解为工作量不大或者工作价值低的一种角色。那我们应该如何汇报自己的工作内容,才能突出自己在项目中的价值呢?

 

一、测试汇报内容

以往,我们在汇报自己的工作内容时一般只会强调发现的缺陷数这个内容,我们把Bug数量作为衡量我们工作量和工作价值的主要指标。但是仅凭这个数据就能现我们的价值么?答案是不能。如果我们在项目前期做了足够多预防Bug发生的工作,项目测试阶段发现的Bug可能就很少,仅凭发现的缺陷数来衡量,岂不是否定了自己为预防风险所做的贡献?

那么,除了发现的缺陷数量这个维度,我们还可以从哪些维度来汇报我们的工作量和体现我们的价值呢?如图1-1所示,我们可以从测试内容、测试总结、重点项目总结、未来计划以及思考和建议这五个部分来汇报自己的测试工作。

图1-1 【爱测角】测试汇报内容

关于测试内容部分,我们可以统计我们测试的需求数、设计的用例总数、发现的缺陷总数以及整理的测试文档数量。

 

关于测试总结部分,我们可以参考《漫谈测试成长之探索——缺陷分析》一文,完成缺陷的分类分析,分析Bug发生的根因,并总结出预防缺陷的计划。

关于重点项目总结部分,首先,我们可以挑选出自己主要负责的测试项目,阐述项目规模、项目周期和项目的质量情况。其次,我们还可以分享该项目中自己遇到的问题和采取的应对措施。最后,我们还可以分享产品侧的成果数据,例如该项目的用户活跃数据、用户的留存数据和营收增长数据等。

关于未来计划部分,我们可以从个人和团队两个方面做规划。个人方面,可以指出自己当前不足的能力并分享提升计划。团队方面,可以指出团队遇到的问题或难点,并分享自己计划为团队做出哪些贡献。

关于思考和建议部分,我们可以根据从测试维度和项目维度去思考工作过程中的问题,并提出自己的优化建议。

 

二、测试的价值体现

为什么要从测试内容、测试总结、重点项目总结、未来计划以及思考和建议这五个部分来汇报自己的测试工作呢?这些部分能体现我们测试工作的哪些成果呢?

图2-1 【爱测角】测试的价值体现

 如图2-1所示,一方面,测试内容部分可以体现我们测试的工作量,另一方面,测试总结部分可以体现我们预防风险的价值。这两部分从测试维度体现我们的苦劳和功劳。

 

从项目维度来看,重点项目总结部分可以介绍项目相关数据来体现我们的工作量和保障的项目成果。例如,较大的项目团队规模和较长的项目周期可以体现项目复杂度高和工作量大;项目中遇到的问题和问题的解决可以体现我们的协调和管理能力;项目发布质量高,用户活跃数据较好,项目营收数据良好,也少不了我们测试的功劳。

未来计划部分一方面可以体现我们的自我提升的意愿,另一方面也可以体现我们希望帮助团队提升的意愿。这部共同体现了我们未来对企业是能创造更大的价值。

思考和建议部分不仅可以体现我们发现问题、分析问题和解决问题的能力,也能引发管理者有更多的思考,从而为团队创造更多的价值。

 

三、总结

本文分享了我们可以从测试内容、测试总结、重点项目总结、未来计划以及思考和建议这五个部分去汇报测试工作从而更好地体现测试的工作价值。当然,上面五个部分也不一定是全面的,如果你还有更多的内容可以补充,欢迎留言分享。

 

如果需要上文测试汇报PPT模版,可以浏览原文获取。

原文地址:《漫谈测试成长之探索——测试汇报》

作者简介:Chaofan,爱测角成员之一,专注探索和分享软件质量保障。

 

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《漫谈测试成长之探索——测试文档》

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【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态分量的方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了“变分多谐波对偶模式追踪”这一信号处理方法,旨在从含有噪声的信号中有效提取重复出现的瞬态成分。该方法结合了变分模态分解与多谐波分析的优势,通过构建对偶模式追踪模型,实现了对微弱瞬态特征的精准分离与增强,特别适用于机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及其实现步骤,并提供了基于Matlab的代码实现,便于读者复现与应用。; 适合人群:具备一定信号处理基础,从事机械故障诊断、生物医学工程或相关领域的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①从强噪声背景中提取机械设备的周期性冲击信号以进行故障预警;②分析生物医学信号中的重复生理事件,如心电图或脑电图中的特定波形;③为需要高精度瞬态特征提取的研究提供可靠的算法支持与实现范例。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了算法的具体编程细节,还强调了理论与实践的紧密结合。学习者应在理解算法原理的基础上,动手运行并调试所提供的代码,通过改变参数观察结果变化,从而深入掌握该方法的应用技巧与优化策略。
内容概要:本文围绕“数据驱动下光伏建筑群源荷不确定性解析及其储能多目标低碳经济调度研究”展开,提出了一种融合数据驱动方法与多目标优化算法的综合调度框架。研究首先基于历史数据对光伏发电出力与建筑用电负荷的不确定性进行建模,通过场景生成与削减技术提取典型运行场景,并采用概率预测方法精确刻画源荷波动特征。在此基础上,构建了涵盖经济性、低碳性及系统运行稳定性等多重目标的储能优化调度模型,并引入NSGA-II等先进多目标进化算法求解Pareto最优解集,实现储能系统的协同优化与灵活调度。文中还基于Python语言完整实现了从数据预处理、不确定性建模、优化建模到算法求解的全流程,并通过具体仿真案例验证了所提方法在降低系统运行成本、提升可再生能源消纳水平、减少碳排放等方面的综合效益。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事新能源调度、综合能源系统优化或低碳技术研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏建筑群等分布式能源系统的储能优化调度;②支撑多目标优化在能源系统中的实践,实现经济与环保双重目标的平衡;③为相关课题研究提供可复现的代码框架与技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码,深入理解不确定性建模、场景生成、多目标优化建模与求解的具体实现过程,并可通过调整参数或引入新模型进行拓展研究。

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