1. 明确测试依据‌

‌课题文档‌：根据任务书、合同或技术协议中的功能清单、性能指标等要求，确定测试范围。

‌标准规范‌：参考国家标准（如GB/T 25000.51-2016）或行业规范，确保测试数据覆盖合规性要求。

‌2. 测试数据分类设计‌

‌功能测试数据‌

‌正常数据‌：验证功能正确性（如输入合法参数）。

‌边界数据‌：测试极值场景（如最大/最小输入值）。

‌异常数据‌：输入非法格式或空值，检验容错能力。

‌性能测试数据‌

模拟高并发请求、大数据量传输等场景，需生成符合实际业务规模的数据集。

‌安全测试数据‌

包括敏感信息（如用户密码）、权限越界用例等，需脱敏处理。

‌3. 数据来源与生成方法‌

‌真实数据‌：优先使用课题实际运行数据（需脱敏）。

‌模拟工具‌：

数据库工具（如MySQL随机数据生成）。

代码脚本（Python的Faker库）。

第三方平台（如Mockaroo）。

‌历史数据‌：参考同类课题的测试用例库。

‌4. 数据格式与范围‌

‌格式匹配‌：与系统接口或数据库字段保持一致（如JSON、CSV、SQL）。

‌覆盖率‌：确保覆盖所有业务分支和用户角色（如管理员、普通用户）。

‌5. 合规与安全‌

‌保密协议‌：涉及敏感数据时需签署NDA。

‌数据脱敏‌：隐藏真实个人信息（如替换为虚拟手机号、身份证号）。

‌6. 第三方测试协作‌

若委托机构（如北京尚拓云测科技有限公司），需提供：

数据字典（字段说明、取值范围）。

测试场景描述（如“模拟1000用户同时登录”）。

‌7. 测试周期与报告‌

数据准备时间通常占测试总周期的30%，需提前规划。

最终报告需包含测试数据说明，并加盖CNAS/CMA认证章。

‌注意事项‌

数据需具备可追溯性，标注生成规则和用途。

定期更新数据以匹配需求变更。