1、可用性分析
场景部分：双十一购物热潮是出现订单、付款延时的问题。
刺激源: 双十一淘宝用户登录，购买，下单，浏览
刺激:很多用户进行同时访问，系统访问量过大因出现崩溃
制品:系统
环境:正常操作
响应:系统检测到事件：记录故障，通知系统
响应度量:一分钟后，系统可以继续正常使用
2、可修改性分析
场景部分:淘宝网界面的推荐栏
刺激源:开发人员
刺激:修改用户界面
制品:系统用户界面
环境:设计时
响应:进行修改且不会影响其他功能
响应度量:3小时之内，完成更改
3、性能分析
场景部分：在进行打折促销的时候，多个用户同时抢购同一件商品
刺激源：用户
刺激：同时抢购促销的商品
制品：系统
环境：用户进行正常的操作
响应：用户的请求能够被快速的处理
响应度量：平均3-5秒之内系统做出响应
4、安全性分析
场景部分：非法登录淘宝网获取其中的用户信息和商品数据
刺激源：非法用户
刺激：非法获取用户个人信息和商品数据
制品：系统
环境：网络安全连接
响应：验证用户的合法性和对应权限
响应度量：99.99%能够拦截非法用户
5、可测试性分析
场景部分：用户使用不正确的用户名和密码登录淘宝网
刺激源：用户
刺激：非法的用户名和密码登录系统
制品：系统
环境：系统完成，用户登录系统时
响应：提示用户输入的用户名或者密码错误，无法登录系统
响应度量：100%拦截，用户无法登录系统
6、易用性分析
场景部分：用户搜索需要的商品时出现对应的提示
刺激源：用户
刺激：搜索需要的商品
制品：系统
环境：用户正常操作
响应：系统智能显示商品相关信息
响应度量：99%的用户都能遇到智能信息提示