Статистика ошибок и дефектов в комплексах программ

1.

СТАТИСТИКА ОШИБОК И
ДЕФЕКТОВ В КОМПЛЕКСАХ
ПРОГРАММ

2.

НЕБОЛЬШОЕ ВВЕДЕНИЕ
• Статистика ошибок и дефектов в комплексах программ - это
ключевой инструмент, который помогает разработчикам и
тестировщикам создавать более надежное программное
обеспечение

3.

ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ
Среднее (Среднее арифметическое):
• Определение: Среднее (или среднее арифметическое) - это сумма всех
значений в наборе данных, деленная на количество значений. Формула для
расчета среднего:
• Среднее = (Сумма всех значений) / (Количество значений)
• Интерпретация: Среднее представляет собой "типичное" значение в наборе
данных. Это значение используется для оценки центральной тенденции
данных.

4.

ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ
Медиана:
• Определение: Медиана - это значение, которое разделяет набор данных на
две равные половины, когда данные упорядочены по возрастанию. Если в
данных есть четное количество значений, медиана - это среднее
арифметическое двух средних значений.
• Интерпретация: Медиана полезна в случае, когда в данных есть выбросы или
аномалии, которые могут исказить среднее значение. Она представляет
"серединное" значение в наборе данных.

5.

ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ
Стандартное отклонение:
• Определение: Стандартное отклонение - это мера разброса данных
относительно среднего значения. Чем больше стандартное отклонение, тем
больше разброс данных относительно среднего.
• Интерпретация: Стандартное отклонение помогает понять, насколько
"разнообразны" данные. Маленькое стандартное отклонение указывает на то,
что данные сконцентрированы вокруг среднего значения, в то время как
большое стандартное отклонение означает большой разброс данных.

6.

ПРИМЕР. СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ
• Пусть у нас есть следующие оценки за тест:
• Студент A: 85
• Студент B: 90
• Студент C: 78
• Студент D: 92
• Среднее = (85 + 90 + 78 + 92) / 4 = 88.75
• Среднее значение оценок составляет 88.75.

7.

ПРИМЕР. МЕДИАНА
• Если у нас есть следующий набор данных о возрасте людей в группе:
• 20, 25, 28, 35, 40, 50, 55
• Медиана = 35
• Медиана равна 35, так как это значение, которое разделяет данные на
две равные половины.

8.

ПРИМЕР. СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ
• Стандартное отклонение (σ) = √((Σ(xi - μ)²) / N)
• σ - стандартное отклонение.
• Σ - символ суммирования (суммируем по всем значениям).
• xi - каждое отдельное значение в наборе данных.
• μ - среднее арифметическое (среднее) всех значений в наборе данных.
• N - количество значений в наборе данных.

9.

ПРИМЕР. СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ
• Вычисляем среднее значение (μ): Среднее = (85 + 90 + 88 + 92 + 87) / 5 = 88.4
• Теперь мы вычисляем квадрат разницы между каждым значением (xi) и средним (μ),
а затем суммируем эти квадраты:
• (85 - 88.4)² + (90 - 88.4)² + (88 - 88.4)² + (92 - 88.4)² + (87 - 88.4)² = 6.76 + 2.56 +
0.16 + 12.96 + 1.96 = 24.4
• Теперь мы делим эту сумму квадратов на количество значений (N) и затем берем
квадратный корень:
• √(24.4 / 5) ≈ √4.88 ≈ 2.2
• В данном случае, это означает, что большинство значений в группе 1 находятся в
пределах 2.2 отклонения от среднего.

10.

СБОР ДАННЫХ
Журналы ошибок (Логи):
• Определение: Журналы ошибок (или логи) - это записи или сообщения,
которые создаются программным обеспечением при возникновении ошибок,
предупреждений или событий. Они содержат информацию о времени, месте
и характере ошибки.
• Как создаются: Программы создают журналы ошибок. Информация, которая
встречается в логах(например, дата и время, уровень ошибки, описание
проблемы).
• Преимущества: Возможность регистрировать ошибки в реальном времени.
• Недостатки: Необходимость анализа большого объема данных.

11.

ОТЗЫВЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
• Определение: Отзывы пользователей - это обратная связь,
предоставляемая пользователями программного обеспечения, о своем
опыте и обнаруженных ими проблемах.
• Методы сбора: анкеты, электронная почта, комментарии на веб-сайте
или форумы поддержки.
• Важность отзывов: Пользователи могут выявить проблемы, которые не
были обнаружены внутри компании.

12.

ИНСТРУМЕНТЫ МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА
• Определение: Инструменты мониторинга и анализа - это специальные
программы и сервисы, разработанные для автоматизации сбора,
анализа и визуализации данных об ошибках и производительности ПО.
• *Примеры инструментов: Elasticsearch, Logstash и Kibana (ELK Stack),
Prometheus, Grafana и другие, которые помогают собирать и
анализировать данные.*

13.

АНАЛИЗ ДАННЫХ
• Определение: Цель анализа данных об ошибках и дефектах
заключается в выявлении закономерностей, трендов и особенностей,
которые могут помочь улучшить качество программного обеспечения.
• Зачем это важно: Анализ данных может помочь в сокращении ошибок,
улучшении производительности и повышении удовлетворенности
пользователей.

14.

САМОСТОЯТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ
• Расчет среднего значения:
• Даны следующие оценки студентов по математике: 85, 90, 78, 92, 88. Рассчитайте среднюю
оценку.
• Вычисление медианы:
• Даны возрасты участников группы: 25, 30, 32, 35, 40, 45. Найдите медиану возрастов.
• Стандартное отклонение:
• Рассчитайте стандартное отклонение для следующего набора данных: 5, 7, 3, 9, 12.
• Сравнение средних:
• Сравните средние оценки двух групп студентов (группа A и группа B) и определите, в какой
группе оценки выше. Группа A: 82, 88, 75, 91, 95; Группа B: 90, 85, 78, 88, 92.