BI für Testmanagementtools am Beispiel von QMetry

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1 BI für Testmanagementtools am Beispiel von QMetry Daniel Geppert Seminar Seminar Business Intelligence und Data Mining Januar 2013

2 Übersicht 2 22

3 Einführung Warum Software Testen? Fehler vorhanden Bestimmte Qualität erforderlich Vollständiges Testen Nicht möglich Einsatz BI Effizienz steigern BI Fehlererkennung Duplizierte Fehler (Bugs) erkennen Fehler Aufwandsabschätzung Autom. Testfallzuweisung 3 22

4 Übersicht 4 22

5 Grundlagen Testarten Risikobasiertes Testen White-Box-Test Black-Box-Test Regression-Test Requirements Engineering Markt-Requirements Produkt-Requirements Software-Requirements 5 22

6 Übersicht 6 22

7 Testen und Data-Mining Ziel fehlerfreie Software Geringer Testaufwand Qualitative Testfälle Clustering Test Oracle Aufwand / Kosten reduzieren 7 22

8 Mining Sequences Analyse Methodenaufrufe statisch dynamisch Schlecht dokumentierte Frameworks Änderungen unbekannter Code Support Threshold von 4 => {(A, B, C)} 1. A B C D E A X B C 2. A G X B C 3. A X B C Lösung Größerer ST bei fehleranfälligen Stellen Transaktionen auswerten 8 22

9 Mining Graphs Abhängigkeiten darstellen Kanten: Beziehungen, Datenflüsse Knoten: Funktionen, Programmcode 2 Sorten von Ergebnissen Erfolgreiche Fehlgeschlagene Vergleichen Subgraphen Vergleich anderer Projekte Vergleich Open Source Code 9 22

10 Mining Text NLP Vorverarbeitung 1. Tokenizing 2. Stemming 3. Stop word removal Vektor bilden Gewicht bestimmen: W(w i ) = 1 + log frequency Wglobal w i, d j = Wl w i, d j log( Dsum Dw i ) Abweichungswinkel bestimmen 10 22

11 Mining Text NLP Bug 1 Bug : random The Document contains no data. Alerts. Result data lost. Bug : Document contains no data message on continuation page of NY Times article. Can t find any data. Schritt 1 random document contains no data alerts result data lost document contains no data message continuation page ny times article cant find any data Schritt 2 random document contains no data alerts result data lost document contains no data message continuation page ny times article cant find any data 11 22

12 Mining Text Path coverage Bug 2 Bug : After closing, the process is still running. Cannot reopen Firefox, unless the previous process is killed. Bug : (Ghostproc) - [Meta] Firefox.exe doesn t always exit after closing all windows Vorgehen Callgraph erzeugen Vergleichen Ergebnis nur Text: 43 bis 72 Prozent Text u. Pfad: 67 bis 93 Prozent 12 22

13 Vorhersage Fehlerbehebungsdauer Problem erfassen Ähnliche Fehler in Datenbank suchen Vorschläge auf Duplikate prüfen, Gewichtungen einberechnen: Plattform Betriebssystem Datum Bearbeiter 13 22

14 Automatische Testfallzuweisung Nr. Tester Testfall Aufwand / Kosten Zeit Expertenwissen Recommender System Tester -> Kunde Testfälle -> Artikel 1 Auslastung Arbeitsaufwand 2 Erfahrung Schwierigkeitsgrad 3 Arbeitsgebiet Kategorie 4 Erfahrung Priorität 5 Erfolgsquote Priorität 14 22

15 Übersicht 15 22

16 Testmanagementtools Optimale Auslastung der Ressourcen Standards bei Planung und Ausführung von Tests Geringere Kosten durch Definition von Standards Höhere Kundenzufriedenheit Kosteneinsparung durch weniger Supportarbeiten 16 22

17 QMetry - Dashboard 17 22

18 QMetry Requirements - Tests 18 22

19 Übersicht 19 22

20 Schlussfolgerungen Testen von Software erforderlich Kosten senken durch DM Erfolgsquote steigern mittels DM Mensch - BI BI im Testumfeld Kein Wundermittel 20 22

21 Quellen [Gep13] [Xie09] [Cat07] [Mir12} Geppert, Daniel: BI für Testmanagementtools am Beispiel von QMetry, Xie, Tao; Thummalapenta, Suresh; Lo, David; Liu, Chao: Data Mining For Software Engineering. IEEE Computer Society, Cathrin, Weiss; Premraj, Rahul; Zimmermann, Thomas; Zeller, Andreas. How Long will it Take to Fix This Bug? IEEE Computer Society, Miranda, Breno; Aranha, Eduardo; Iyoda, Juliano. Recommender Systems for Manual Testing; Deciding how to assign tests in a test team. ACM Digital Library,

22 Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit! Für Fragen stehe ich gerne zur Verfügung Januar 2013

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