1. 背景介绍:介绍数据内容,数据规模,数据特点,以及数据价值挖掘
2. 老问题新方法
老问题1:模拟器的判定
老问题2:OOM的判定
老问题3:崩溃分类的准确性问题
3. 新需求新洞察
新需求1:海外兼容适配新策略
新需求2:通用崩溃问题的统计和解决方案推荐
4. 新手段新价值
质量数据直接影响业务决策,创造新价值。
价值示例1:增加用户留存。
价值示例2:基于质量数据实时提升用户体验
5. 总结展望
总结:大数据在数据量,准确性,数据范围,实时性方面都能对质量管理进行提升
展望:崩溃领域的知识库,能够自动推荐问题解决方案;与AI结合的可能性展望
腾讯 IEG测试技术专家
CrashSight产品负责人
复旦大学计算机硕士,先后就职于Ericsson,EMC及腾讯公司。在2014年加入腾讯,从事游戏测试,专项测试,软件开发等工作。从2020年至今,一直负责腾讯游戏崩溃监控分析体系的建设。
擅长领域:游戏测试,专项测试,崩溃分析,后端开发,大数据处理
在大数据时代下,质量又多了一个有效的管理手段。腾讯游戏质量管理(主要在崩溃和性能领域)将大数据分析的方式,贯穿于问题发现,问题分析和问题解决的全链路中。一方面,大数据分析对于领域内传统的问题给出了新的解决方案。另一方面,大数据分析从新的角度发现数据的规律和价值,进而提升业务质量。
本次分享主要介绍我们团队在质量管理中的一些大数据应用的创新实践。
大数据是一种手段,与质量管理相结合,以实际的实践案例,为听众提供一些方法的启发。具体实践中的结论,也对质量管理人员具有借鉴意义。