近年来，软件开发取得显著增长且更强调质量。传统软件测试主要是机械性的，在测试时检测并纠正缺陷，虽已使用一段时间且有一定帮助，但在当前的推导、集成和频繁更新的环境下已被认为不合适。

这时预测分析应运而生，它是一种将模型从事后测试和设计转变为预测试的新方法。实时分析通过分析历史数据、利用机器学习和应用统计模型来预测未来事件，以识别潜在缺陷和故障，使开发团队能采取预防措施防止系统故障，减少停机时间并提高软件质量，这不仅是开发工具的改变，更是一种使软件开发以新方式进行的必要改变。

预测分析现已成为现代软件开发团队工具包中的关键工具之一，帮助从“灭火”模式转变为“防火”模式。本文定义了软件测试和质量保证中的预测分析，描述了可使用的方法，并提供了成功实施的示例。

应用历史测试数据获取预测信息：

• 理解历史测试数据：指以前测试中生成的大量信息，包括测试结果、缺陷报告等，可通过分析这些信息识别模式和潜在问题，如特定测试在特定环境下失败，可预测未来类似测试的情况。
• 应用机器学习：利用机器学习技术基于历史测试数据创建预测分析，如回归分析、决策树和神经网络来识别易出缺陷的代码部分，模型利用历史数据映射代码变化和测试失败，输入信息越多越准确，能在测试过程中识别潜在失败区域。
• 案例研究和示例：思科利用预测分析提高网络软件质量，减少发布后问题和测试成本；Netflix 利用预测分析提前识别缺陷，提高服务可用性；Facebook 在代码审查中利用预测分析保持代码质量；IBM 利用预测分析提高测试效率；微软利用预测分析提高 bug 检测效率。

预测分析作为软件质量保证的催化剂：

• 减少上市时间：预测分析可在问题发生前识别，减少测试和故障排除时间，在 CI/CD 环境中尤其有用。
• 优化资源分配：用于风险评估和识别需测试的代码区域，节省资源，优化评估的时间、人员和计算能力需求。
• 增强软件可靠性：识别高风险区域和潜在缺陷，减少发布后对用户有害的错误。
• 增加发布信心：给团队在每次发布和基于市场数据的决策中更大信心，确保客户信心并减少发布后的昂贵修正。

最终思考：从事后到事前测试是预测分析在现代世界中作用的最佳示例之一，利用历史数据和机器学习，企业可从传统测试方法转变为更有效和面向未来的软件质量评估方法，不仅有助于检测未来可能的失败，还能改进整体测试程序，加速发布、识别正确资源和提高软件可靠性，随着技术进步，质量保证将有光明未来，软件测试在未来几年将更有效、准确和高效。呼吁寻求在当前和未来软件市场环境中成功的公司，在测试中实施预测分析不是选择而是必需，通过这些先进实践，团队可创建满足当前和未来发展需求的环境。