帕累托分析是什么
帕累托分析（80/20 法则）把问题按贡献度排序：少数模块或类型往往贡献了大部分缺陷与故障。做法是把缺陷按维度计数、降序排列、累计占比，找出贡献八成问题的头部集合，把有限资源集中过去。它不要求数据严格符合 80 比 20，重点是排序思维——先打最大的靶子，再谈全面覆盖。
基本信息
| 输入数据 | 缺陷记录、故障工单、用户反馈，按模块与类型分类 |
|---|---|
| 分析步骤 | 计数、降序、算占比与累计占比、圈定头部集合 |
| 常见维度 | 模块、缺陷类型、发现阶段、严重度、客户分组 |
| 输出形式 | 排序表与累计曲线，标出贡献八成的头部项 |
| 应用动作 | 头部模块加强评审与回归，头部类型转检查清单 |
| 复核节奏 | 按迭代或季度重算，防止注意力停留在已治理的区域 |
典型使用场景
- 测试资源分配：回归精力向缺陷高发模块倾斜，收益立竿见影。
- 评审聚焦：设计评审对头部高风险组件加密检查项。
- 改进排期：把头部缺陷类型对应的流程问题列进改进行动。
- 客户支持：按反馈类型排序，先修高频痛点。
- 自动化选型：优先把高发路径自动化，让回归收益最大化。
常见维度与动作
| 维度 | 发现问题 | 跟进行动 |
|---|---|---|
| 模块 | 两成模块贡献八成缺陷 | 加密评审与回归 |
| 缺陷类型 | 空指针与校验类高发 | 补编码规范与检查项 |
| 发现阶段 | 大量缺陷遗到测试后期 | 左移活动与单元测试补强 |
| 来源渠道 | 某渠道误报集中 | 优化引导与文档 |
样本要够大：几十条记录画出的帕累托图波动大，结论容易误导。
与鱼骨图配合：帕累托找哪里问题多，鱼骨图与五问法找为什么多。
头部治理后要重算：老图会过时，注意力要跟着数据迁移。