软件测试分析覆盖率的方法包括以下几种：
静态分析方法
使用静态代码分析工具（如lint、PMD等）对源代码进行分析，识别出未被覆盖的代码部分，帮助测试人员编写更全面的测试用例。
动态分析方法
利用代码覆盖工具（如JaCoCo、Clover等）在运行测试用例时收集代码覆盖率数据。
通过可视化工具（如JaCoCo的HTML报告、Istanbul的Web界面等）分析测试覆盖率，发现测试用例中未覆盖到的代码路径。
自动化测试
使用自动化测试框架（如Selenium、JUnit、pytest等）编写自动化测试用例，能够更方便地执行大量测试用例，并且可以更好地跟踪和监控测试覆盖率数据。
代码重构
在进行测试覆盖率分析的基础上，对测试覆盖率较低的部分进行代码重构，使得代码更易于测试，提高测试覆盖率。例如，根据测试覆盖率分析的结果，可以对一些复杂的、难以覆盖的代码进行重构，提取公共逻辑，减少嵌套层数，提高代码的可测试性。
计算覆盖率
覆盖率计算公式为：覆盖率 =（至少被执行一次的item数）/item的总数。常见的覆盖率类型包括语句覆盖率、判定覆盖率、条件覆盖率、分支覆盖率、路径覆盖率等。
分析覆盖率数据
通过覆盖率数据，可以检测测试是否充分，分析出测试的弱点在哪方面，指导设计能够增加覆盖率的测试用例，有效提高测试质量。但应注意，测试用例设计不能一味追求覆盖率，因为测试成本随覆盖率的增加而增加。
配置覆盖率工具
使用覆盖率工具（如coverage.py）可以方便地运行测试并收集覆盖率数据，并通过配置文件（如.coveragerc）排除不想统计的文件和忽略一些特殊的代码行。
选择合适的覆盖率指标
根据项目需求选择合适的覆盖率指标，如代码覆盖率、功能覆盖率、需求覆盖率等。不同类型的覆盖率指标侧重点不同，应综合分析测试结果。
通过以上方法，可以有效地分析软件测试的覆盖率，确保测试用例能够全面覆盖软件的功能和逻辑，从而提高软件的质量和可靠性。