數據統計分析的思路與分析結果的展示方式是同樣重要的，有了好的分析思路，但是卻不懂得如何更好的展示分析結果和數據來印證自己的分析，就像一個人滿腹經綸卻不知該如何一展雄才
^_^MILY: 宋體">一圖勝千言，所以這次我會用兩張圖表來說明“描述性統計”在性能測試結果分析中的其他應用。
在這張圖中，我們繼續使用了上一篇文章——《描述性統計與結果分析》一文中的方法，對響應時間的分布情況來進行分析。上面這張圖所使用的數據是通過對
Google.com 首頁進行測試得來的，在測試中分別使用10/25/50/75/100 幾個不同級別的并發用戶數量。通過這張圖表，我們可以通過橫向比較和縱向比較，更清晰的了解到被測應用在不同級別的負載下的響應能力。
這張圖所使用的數據與第一張圖一樣，但是我們使用了另外一個視角來對數據進行展示。表中最左側的2000/5000/10000/50000的單位是毫秒，分別表示了在整個測試過程中，響應時間在0-2000毫秒范圍內的事務數量占成功的事務總數的百分比，響應時間在2001-5000毫秒范圍內的事務數量占成功的事務總數的百分比，響應時間在5001-10000毫秒范圍內的事務數量占成功的事務總數的百分比，以及響應時間在10001-50000毫秒范圍內的事務數量占成功的事務總數的百分比。
這幾個時間范圍的確定是參考了業內比較通行的“2-5-10原則”——當然你也可以為自己的測試制定其他標準，只要得到企業內的承認就可以。所謂的“2-5-10原則”，簡單說，就是當用戶能夠在2秒以內得到響應時，會感覺系統的響應很快；當用戶在2-5秒之間得到響應時，會感覺系統的響應速度還可以；當用戶在5-10秒以內得到響應時，會感覺系統的響應速度很慢，但是還可以接受；而當用戶在超過10秒后仍然無法得到響應時，會感覺系統糟透了，或者認為系統已經失去響應，而選擇離開這個Web站點，或者發起第二次請求。
那么從上面的圖表中可以看到，當并發用戶數量為10時，超過95％的用戶都可以在5秒內得到響應；當并發用戶數量達到25時，已經有80％的事務的響應時間處在危險的臨界值，而且有相當數量的事務的響應時間超過了用戶可以容忍的限度；隨著并發用戶數量的進一步增加，超過用戶容忍限度的事務越來越多，當并發用戶數到達75時，系統幾乎已經無法為任何用戶提供響應了。
這張圖表也同樣可以用于對不同負載下事務的成功、失敗比例的比較分析。
Note：上面兩個圖表中的數據，主要通過Excel 中提供的FREQUENCY，AVERAGE，MAX，MIN和PERCENTILE幾個統計函數獲得，具體的使用方法請參考Excel幫助手冊。
文章來源于領測軟件測試網 http://www.kjueaiud.com/
