软件产品质量度量.
软件质量度量
软件质量度量软件质量度量是评估软件产品质量的一种方法，通过收集和分析相关数据来评估软件产品的性能、可靠性、安全性、可维护性等方面的优劣。
本文将探讨软件质量度量的重要性，介绍常用的软件质量度量指标，并讨论如何有效地进行软件质量度量。
一、软件质量度量的重要性软件质量度量对于软件项目的成功至关重要。
通过软件质量度量，我们可以及时了解软件产品的优劣情况，为项目管理者和开发团队提供决策依据。
同时，软件质量度量也有助于发现和解决软件产品中的问题，提高软件产品的质量和可靠性。
因此，软件质量度量是软件项目管理过程中不可或缺的环节。
二、常用的软件质量度量指标1. 可靠性指标：包括平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）等。
2. 性能指标：包括响应时间、吞吐量等。
3. 安全性指标：包括漏洞数量、安全漏洞修复时间等。
4. 可维护性指标：包括代码可读性、代码复杂度等。
5. 可测试性指标：包括代码覆盖率、测试覆盖率等。
6. 用户满意度指标：包括用户反馈、用户投诉率等。
三、如何有效地进行软件质量度量1. 设定明确的质量目标：在项目的早期阶段，确定具体的质量目标，明确需要度量的软件质量指标。
2. 选择合适的度量方法：根据项目需求和具体情况，选择适合的软件质量度量方法，包括自动化测试工具、代码分析工具等。
3. 收集并分析数据：根据所选的度量方法，收集软件质量相关数据，并进行数据分析，得出相应的质量度量结果。
4. 制定改进措施：根据度量结果，发现软件质量问题，并制定相应的改进措施，以提高软件产品的质量和可靠性。
5. 定期复审：在软件开发过程中，定期进行软件质量复审，评估和修正质量度量方法，确保度量方法的准确性和有效性。
6. 持续优化：软件质量度量是一个持续优化的过程，不断改进质量度量方法，提高软件质量度量的准确性和有效性。
结论软件质量度量是评估软件产品质量的重要手段，对于软件项目的成功起着关键作用。
通过合理选择和应用软件质量度量指标和方法，可以及时了解软件产品的质量状态，帮助项目管理者和开发团队做出正确的决策。
软件测试中的质量度量与评估
软件测试中的质量度量与评估在软件开发过程中，软件测试是确保软件质量的重要环节。
然而，如何度量和评估软件测试的质量却是一个复杂的问题。
本文将探讨软件测试中的质量度量与评估方法。
质量度量是通过一些指标来衡量软件测试的有效性和完整性。
一个常用的软件测试质量度量指标是测试覆盖率。
测试覆盖率指标可以衡量测试用例对软件代码的覆盖程度，包括语句覆盖率、分支覆盖率、路径覆盖率等。
通过分析测试覆盖率指标，可以确定测试用例的充分性和完整性，从而评估软件测试的质量。
缺陷密度也是一个重要的软件测试质量度量指标。
缺陷密度指标表示单位代码的缺陷数量，可以用来评估软件测试的有效性。
缺陷密度高可能意味着软件产品质量较低，需要进一步进行测试和调试。
因此，通过记录和分析缺陷密度指标，可以评估软件测试的质量和效果。
除了质量度量指标，软件测试的评估也需要考虑一些其他因素。
一种常用的评估方法是比较实际测试结果与预期结果，从而评估软件测试的准确性和一致性。
如果测试结果与预期结果一致，则可以认为测试质量较高。
评估软件测试的质量还可以考虑测试团队的经验水平和技术能力等因素。
一个有经验和技术水平高的测试团队往往能够提供更高质量的测试。
在软件测试中，还可以采用一些定量和定性的评估方法。
定量评估方法包括统计分析和数据挖掘等技术，可以通过对实际测试数据的分析来评估软件测试质量。
例如，可以分析测试执行时间、缺陷修复时间等指标，从而评估测试的效率和质量。
定性评估方法则是通过专家评审和用户调查等方式来评估软件测试的质量。
专家评审可以通过专业的意见和建议来评估测试的有效性和完备性。
用户调查可以收集用户对软件测试的满意度和意见，进一步评估测试的质量。
总结起来，软件测试的质量度量与评估是确保软件质量的重要环节。
通过测试覆盖率、缺陷密度等指标的度量，可以评估测试的有效性和完整性。
同时，通过比较实际测试结果与预期结果、考虑测试团队的经验能力等因素，能够全面评估软件测试的质量。
软件工程中的软件质量度量与评估方法
动态分析工具
用于评估软件运行时行为的工具
代码审查工具
用于发现代码中潜在问题的工具
结语
软件质量度量与评估是软件工程中非常重要的一 部分，通过各种方法和工具对软件质量进行度量 和评估可以帮助提高软件产品的质量，降低开发
成本，保证软件的可靠性和性能。
第2章 质量度量指标
软件质量度量的分类
结构度量
评估软件体系结构 的合理性
产品度量
评估软件产品的功 能性和可靠性
过程度量
评估软件开发过程 的效率和质量
行为度量
评估软件产品的运 行行为
软件质量评估方法
静态质量评估方法
代码审查 软件检查表 样式检查
动态质量评估方法
单元测试 集成测试 系统测试
软件质量度量与评估工具
静态分析工具
●04
选择合适的度量方法
在软件工程中，选择合适的度量方法是非常 重要的。我们需要根据项目的具体需求，综 合考虑静态和动态评估方法，以确保最终的
度量结果准确可靠。
量化质量度量指标
建立合适的度量指标 体系
确定衡量软件质量 的标准
设定合理的阈值和标 准
定义度量指标的合 理范围
持续改进质量度量
建立质量度量的反馈 机制
码覆盖率
持续改进实践经验分 享
持续集成、持续部 署
小型团队软件开发质量度量实践
灵活度量方法应用
Scrum敏捷开发 Kanban方法
团队协作对质量度 量的影响
沟通效率 任务分工
质量度量实践总结
案例总结
各类软件质量度量实践案例汇总
经验分享
从实践中总结的经验与教训
Hale Waihona Puke 第六章 总结与展望●06
软件质量度量与评价方法的研究(七)
软件质量度量与评价方法的研究导言随着信息技术的快速发展，软件已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着软件规模的不断扩大和复杂性的增加，软件质量的问题也逐渐被人们所关注。
为了保证软件的可靠性和稳定性，研究软件质量度量与评价方法变得尤为重要。
一、软件质量度量方法软件质量度量是评价软件产品或软件过程的一个重要手段。
它能够帮助软件开发人员在不同阶段对软件质量进行监控和评估。
常用的软件质量度量方法包括代码度量、结构度量和过程度量。
1. 代码度量代码度量是通过对软件源代码进行分析和统计，评估软件的质量特征和属性。
例如，代码复杂度是衡量软件代码难以理解和维护的指标。
通常通过统计代码行数、条件语句和循环语句的出现次数等来评估代码复杂度。
此外，代码重复率也是评估代码质量的一个重要指标，高重复率可能意味着代码存在冗余和重复编写的问题。
2. 结构度量结构度量通过对软件系统的结构进行分析，评估软件模块之间的耦合性和内聚性。
耦合度指模块之间的依赖关系，高耦合度可能导致系统的脆弱性和可维护性下降。
内聚度指模块内部功能之间的联系紧密程度，高内聚度有利于模块的独立性和可重用性。
3. 过程度量过程度量主要用于评估软件开发过程的质量和效率。
例如，迭代周期是衡量软件开发效率的指标，它反映了软件开发周期内不同阶段的工作进展情况。
另外，错误修复时间也是评估软件开发过程质量的一个重要指标，较短的错误修复时间意味着软件开发团队具备及时处理问题的能力。
二、软件质量评价方法软件质量评价是对软件质量进行综合评估和判断的过程。
常用的软件质量评价方法包括基于属性的评价和基于模型的评价。
1. 基于属性的评价基于属性的评价方法通过定义一系列软件质量属性，然后对软件进行属性量化和权重分配，从而计算出软件质量评价指标。
例如，可靠性、易用性和可维护性等是评价软件质量的常用属性。
通过对这些属性进行量化和加权，可以得到一个综合的软件质量评分，以实现对软件质量的评价和比较。
软件质量度量指标与方法评估产品质量的依据
软件质量度量指标与方法评估产品质量的依据软件质量作为衡量软件产品优劣的重要标准，对于软件开发和维护具有重要意义。
而软件质量度量指标与方法则是评估软件产品质量的依据。
本文将深入探讨软件质量度量指标与方法，以及它们在评估产品质量中的作用。
一、软件质量度量的概念与分类软件质量度量是通过量化方法对软件质量进行度量和评估的过程。
它能够帮助我们对软件产品进行有效的评估，为软件开发和维护提供有力的依据。
软件质量度量指标可以根据评估的角度和目标进行分类。
常见的软件质量度量指标主要包括以下几个方面：1. 功能性度量指标：用于评估软件产品的功能是否满足用户的需求，例如功能完整性、功能正确性等。
2. 可靠性度量指标：用于评估软件产品在一定条件下的可靠程度，例如错误率、故障间隔时间等。
3. 可用性度量指标：用于评估软件产品是否方便用户使用，例如易学性、易用性等。
4. 效率度量指标：用于评估软件产品在特定条件下的执行效率，例如响应时间、吞吐量等。
5. 可维护性度量指标：用于评估软件产品是否易于维护和改进，例如代码可读性、可扩展性等。
6. 可移植性度量指标：用于评估软件产品是否易于移植到其他平台，例如可移植性、兼容性等。
二、软件质量度量的方法与技术在进行软件质量度量时，需要选择合适的方法和技术。
以下是常用的软件质量度量方法与技术：1. 静态度量方法：通过检查源代码和文档，评估软件产品的质量。
这种方法主要包括代码复杂度分析、软件文档评审等。
2. 动态度量方法：通过运行软件产品，从运行行为和效果中评估软件质量。
这种方法主要包括性能测试、负载测试等。
3. 问卷调查法：通过向软件用户和开发人员发放问卷，了解他们对软件质量的评价。
问卷调查法可以帮助收集多样化的意见和建议。
4. 用户反馈评估法：通过收集用户的反馈意见和建议，评估软件质量。
这种方法可以及时了解用户的需求和问题，并进行改进。
5. 代码评审方法：通过开展代码评审，评估软件产品的代码质量。
软件工程中的软件质量度量与改进方法(二)
软件工程中的软件质量度量与改进方法简介：在软件工程领域，软件质量是评估软件产品的重要指标。
为了确保软件产品的可靠性和稳定性，软件质量度量和改进方法是必不可少的。
本文将探讨软件质量度量和改进方法的重要性，并介绍几种常用的软件质量度量和改进方法。
一、质量度量质量度量是衡量软件产品质量的一种方法。
它是通过收集和分析关于软件产品的数据来评估其质量。
质量度量主要关注以下几个方面：1. 可靠性：软件的可靠性是指软件在一定条件下能够正常工作的能力。
可靠性可以通过软件故障率、失效时间和可用性等指标进行度量。
2. 可维护性：软件的可维护性是指软件在修改、补丁和维护等方面的难易程度。
可维护性可以通过代码复杂性、代码重复度和修改成本等指标进行度量。
3. 可测试性：软件的可测试性是指软件在设计时是否易于测试。
可测试性可以通过可测试性指数、测试用例覆盖率和错误定位能力等指标进行度量。
二、质量改进方法在软件开发过程中，通过采用合适的质量改进方法，可以提升软件产品的质量。
下面介绍几种常用的质量改进方法：1. 风险管理：通过风险管理来降低软件开发过程中的风险，可以有效提升软件产品的质量。
风险管理的关键是识别和评估潜在风险，并采取相应的措施来控制或降低风险。
2. 测试优先：在软件开发过程中，测试是确保软件质量的重要环节。
采用测试优先的方法，将测试工作置于开发的前期，可以及早发现和修复潜在的问题，从而提高软件的质量。
3. 迭代开发：迭代开发是一种渐进增量开发的方法。
通过将开发过程划分为多个迭代周期，每个迭代周期都会进行需求分析、设计、开发和测试等步骤，可以逐步完善和改进软件产品，提高软件质量。
4. 团队合作：软件开发过程中的团队合作对于提高软件质量非常重要。
合理安排团队成员的职责和工作分配，促进团队成员之间的有效沟通和协作，可以提高软件开发效率，减少错误和问题。
5. 持续集成：持续集成是一种通过频繁集成和测试，及早发现和解决问题的开发方法。
软件质量度量指标及说明
软件质量度量指标及说明在软件开发过程中，了解和掌握软件质量度量指标是至关重要的，它们能够帮助我们评估软件的质量和可靠性。
下面将介绍一些常用的软件质量度量指标及其说明。
1. 可靠性：可靠性是指软件在规定条件下，按照规定的要求正常运行的能力。
常用的可靠性度量指标包括故障密度、平均失效间隔时间（MTTF）和平均修复时间（MTTR）等。
故障密度是指在特定时间内发生的故障数量与代码行数的比例，反映了软件中存在的错误密度。
2. 可用性：可用性是指软件按照规定的要求可供用户使用的程度。
常用的可用性度量指标包括平均时间到故障（MTTF）和平均修复时间（MTTR）。
MTTF是指在平均情况下，软件在无故障状态下运行的时间，越大表示可用性越高。
3. 可维护性：可维护性是指软件在修改、测试、故障排除和改进方面的容易程度。
常用的可维护性度量指标包括平均修复时间（MTTR）、修复效率和变更稳定性等。
MTTR是指修复故障所需的平均时间。
4. 可测试性：可测试性是指软件在测试过程中的容易程度。
常用的可测试性度量指标包括测试用例覆盖率和测试可行性。
测试用例覆盖率是指被测试的代码行数与被测试的总代码行数之比，反映了测试的覆盖程度。
5. 可移植性：可移植性是指软件在不同平台或环境下的适应性。
常用的可移植性度量指标包括代码冗余度和平台无关性。
代码冗余度是指在软件中存在的重复代码的比例。
以上是常用的软件质量度量指标及其说明，通过对这些指标的评估和分析，可以帮助开发团队提升软件的质量和可靠性。
在软件开发过程中，建议根据具体项目的需求和情况选择合适的度量指标，并结合实际情况进行评估和改进。
对软件质量的度量与评估
对软件质量的度量与评估软件质量是指软件产品在满足特定需求的同时，具备一定的可靠性、效率、可维护性和可扩展性等特征的能力。
在软件开发过程中，度量和评估软件质量是非常重要的环节。
本文将探讨软件质量的度量方法和评估指标。
一、软件质量度量方法1. 功能性度量功能性是软件质量最基本的要素之一，也是最容易度量的。
功能性度量主要是通过对软件功能的完备性、正确性和适用性进行评估。
常用的度量指标包括功能完备性、功能正确性和功能的适应度等。
2. 可靠性度量可靠性是衡量软件质量的重要指标之一，指软件在规定环境下能够持续运行而不出错的能力。
可靠性度量包括故障率、可恢复性、可用性等指标。
故障率是指软件在一定时间内发生错误的频率，可恢复性是指软件在出错后能否快速修复并恢复正常运行的能力，可用性是指软件在一段时间内保持可用状态的能力。
3. 效率度量效率是指软件在满足功能需求的前提下，以尽可能短的时间和资源完成任务的能力。
效率度量包括响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。
响应时间是指系统对用户请求作出响应的时间，吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求的数量，资源利用率是指系统在执行任务时的硬件资源利用程度。
4. 可维护性度量可维护性是指软件在发布后，通过修复漏洞、改进功能或增加新功能等方式保持并提升其质量的能力。
可维护性度量包括代码模块化程度、代码复杂度、可理解性等指标。
代码模块化程度是指软件代码在结构上是否分为独立的模块，代码复杂度是指软件代码的复杂程度，可理解性是指他人阅读和理解软件代码的难易程度。
二、软件质量评估指标1. 可靠性评估指标软件可靠性评估可以采用故障率、平均失效时间、平均修复时间等指标进行衡量。
故障率是指软件在一定时间内发生故障的频率，平均失效时间是指软件从正常运行到发生故障的平均时间，平均修复时间是指从发生故障到软件恢复正常的平均时间。
2. 可用性评估指标软件可用性评估可以采用可用性指标、平均稳定性时间、平均故障修复时间等指标进行衡量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6. 自动化测试度量
7. CodeCoverage（代码覆盖） 8. 单一功能测试验收质量度量
9
1.产品设计规范质量状态分类
常用的五种状态
一页 (One page)– 用于安排时间和分配人员 草稿 (Draft)– 用于提出疑问和初步设想以供讨论 审阅 (Review)–有所有的设计技术细节，可以供审阅 提交审核会 (Inspection)–所有的设计技术细节到位、 没有明显遗留疑问、漏洞等 开始编码 (Coding)– 开发人员可以开始便写代码来 实现该设计功能规范
软件产品质量度量
张奭（Kelly Zhang）
KellyZ@
软件开发测试主管 Microsoft Office国际服务测试部
美国微软总部
自我简介
• • •
•
张奭(Zhang Shi)，英文名是Kelly Zhang 软件开发测试主管。美国微软总部， Microsoft Office 国际服务部。 教育背景:北京师范大学获得学士和硕士学位。 美国纽约州立大学获得博士学位 工作经验: 近九年软件测试，测试项目主管， 和发布协调总管工作经验
22
使用代码覆盖度量的目地
经验总结：大约的20%代码囊括缺陷总数的80% 目的不是要达到某个神奇的数字，而是要发现测 试中的漏洞 达到比较广泛的覆盖率相对容易，但要达到100% 覆盖常需要多得多的成本
平均目标 65% 理想目标 75%
23
代码覆盖度量种类
1. 代码函数覆盖数量
2. 代码运行使用到的功能覆盖数量 3. 代码数据种类覆盖数量
2
主要议程
一． 为什么软件质量需要有度量？（必要性）
二． 使用软件测试的质量度量的挑战
三． 评价软件质量的优秀度量的特征 四． 制定软件质量度量时注意事项 五． 微软软件质量测试常用度量 六． 使用软件质量度量的注意事项
问题解答
3
一 为什么软件质量需要有度量？
有效产品质量管理 改进用户满意度 改进产品质量 减少产品开发和售后服务支持费用 没有质量度量，等于没有质量标准！
20
7.Code Coverage（代码覆盖）
代码覆盖度量定义和目的 代码覆盖种类 代码覆盖的有效使用
开发人员：单元测试 (unit testing) 测试人员：系统测试(system testing)和自动化测试
21
代码覆盖是什么？
动态白盒测试评价技术
已经执行（测试）了什么（what has been executed） 没有执行的（测试）有什么 what has not been executed and still remains to be tested. 需要有源代码 内部辅助工具
6
三 评价软件质量的优秀度量的特征
准确性 稳定性 可验证性 有针对性 有说服力 重复使用性 可追踪性 简单实用性
7
四 制定软件质量度量时注意事项
跟踪度量的变化的一致性 提供基础数据以便杜绝滥用数据 讨论会或所有有关方面认可 体现产品质量结果是否满足质量标准 明确谁是使用者
8
五 微软软件质量测试常用度量
陷
功能稳定程度：近期代码无需改变、自动化运行一
直保持100%通过
28
六 使用软件质量度量的注意事项和建议
应当加以分析后挑选适当度量 不应作为唯一的测试质量衡量标准 考虑人为因素和不定性因素的影响 同一产品不同功能也应使用统一衡量标准 分析度量结果以指导测试和开发过程 研发适合自己产品使用的质量度量
12
所有的缺陷按照严重程度的统计(All Bugs By Severity)
缺 陷 数 量
13
时间
2.缺陷统计数据的度量(II)
已发现缺陷的数量和已修复的缺陷的数量的比率 (Fixed/Found)。也被称为修改率或纠错率(Fix Rate) 未处理的缺陷数量和已处理的的缺陷数量的比率 (active/resolved) 已处理的被修复的缺陷数量和已处理的缺陷数量的比率 （Resolved as Fixed/resolved） 重新被激活的已修复的缺陷数量(Bug re-activation rate) 通过测试找到的缺陷的统计(Bugs opened by testing activity)
15
Bugs
10000 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 0
16
12/4/2003 12/18/2003 1/1/2004 1/15/2004 1/29/2004 2/12/2004 2/26/2004 3/11/2004 3/25/2004 4/8/2004 4/22/2004 5/6/2004 5/20/2004 6/3/2004 6/17/2004 7/1/2004 7/15/2004 7/29/2004 8/12/2004 8/26/2004 9/9/2004 9/23/2004 10/7/2004 10/21/2004 11/4/2004 11/18/2004 12/2/2004 12/16/2004 12/30/2004 1/13/2005 1/27/2005 2/10/2005 2/24/2005 3/10/2005
0 100 200 300 400 500 600 700
里程碑编程阶段缺陷变化趋势
Cumulative Bug count (Opened and Resolved Bugs on Secondary axis)
Total Bugs Closed Bugs Week Ending Active Bugs Resolved Bugs Opened Bugs
4. 代码函数条件覆盖数量
5. 代码通路(path)覆盖数量
24
代码覆盖结果分析
25
使用代码覆盖度量改进测试
代码覆盖度量只能揭示测试的漏洞，并不能直接改进 测试 为什么有些代码没有执行到？ 脚本运行时执行到了代码不意味着测试的深度和全面 性 先查功能代码覆盖率，再计划写自动化脚本的优先顺 序 撰写测试用例已覆盖所有要测试的功能行为，然后编 写自动化脚本加以验证 添加新自动化脚本覆盖找到的漏洞
4
软件测试的质量需要有度量
有效实行测试质量分析和管理 可及时检查测试进度和质量 帮助发现测试漏洞 比较测试质量变化趋势，风险分析 帮助找出最佳实践
5
二 使用软件产品质量度量的挑战
无公认准确和科学的度量 产品性质不同，很难有通用的度量 最佳实践实际上是经验积累总结 涉及不定因素和人为因素 片面理解和使用可以造成负面影响和效果
26
使用代码覆盖度量结果分析
没有覆盖代码的可能原因和改进措施：
遗漏的功能行为：追加测试 程序中有‘死角’代码，没有功能行为可以执行该 代码：删除？ 很难模拟的出错条件：可否有其他方法？ 过时的功能规范？-- 更新功能规范
27
8.单一功能测试验收质量度量
预先计划的详细测试：100%完成？ 自动化测试覆盖率：≥65%？ 自动化测试运行结果：0%失败率？ 发现缺陷的难易程度：4小时发现缺陷≤2 缺陷严重度和数量变化趋势：近期无高严重度缺
29
问题解答？
谢谢大家！欢迎交流！
30
31
18
5.测试过的系统数量ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
所支持的不同语言系统的总数与测试过的语言 系统数量 所支持系统的总数与测试过的系统数量
Windows 2000 (SPx) Windows XP (SPx) Windows 2003 Server (SPx) Tablet PC 新的系统平台
19
6.自动化测试度量
测试的可自动化程度 能自动化的和实现自动化的比率 运行通过的自动化脚本比率 不同产品开发阶段该比率变化
3.测试案例度量
运行测试案例数量和通过测试的案例数量之比 不同产品开发阶段该比率变化 测试案例包括的范围 运行测试案例的频率 有测试案例的功能数量
17
4.测试规范度量
测试规范: 微软把针对怎样测试某功能的，有细分功 能后的具体测试条例等细节的测试文档叫做测试规范 （Test Design Specification 或简称 TDS）。 测试规范数量和所有功能数量之比 满足撰写要求的测试规范数量和所有测试规范数量之比 必要的内容遗漏的比率
14
2.缺陷统计数据的度量(III)
不同语言版本缺陷数量的统计(Bugs opened by Language version) 被报告存在缺陷的各功能统计(Where your bugs were found) 处理缺陷的平均时间的统计(Average Time to Resolve) 关闭缺陷的平均时间的统计(Average Time to Close) 被处理缺陷的不同结论统计(Resolved Bugs By Resolution)
10
产品设计规范质量到位状况
五种状态中各占的%是多少? 按事先计划日程完成的比例是多少？ 多少%开发人员至少有一个指派给他 的功能可以进行编码？
11
2.缺陷统计数据的度量(I)
所有缺陷数量的时间走势或趋势统计 (Bug Trends By Time) 未被处理的缺陷按照严重程度的统计 (Active Bugs By Severity) 未被处理的缺陷按照优先程度的统计 (Active Bugs By Priority) 未被处理的缺陷数量的时间走势或趋势统计 （Active Bugs Over Time） 所有的缺陷按照严重程度的统计(All Bugs By Severity) 新被发现的缺陷按严重程度的统计 (Opened Bugs By Severity) 已处理的缺陷按照严重程度的统计 (Resolved Bugs By Severity) 被修复的缺陷按照严重程度的统计 (Fixed By Severity)