测试数据设计方法一：
构造测试数据时，需要看数据的来源，数据的来源一般来讲有三个个，一个是根据被测系统需求的分析，针对正常业务，异常情况，边界情况等来构建完整的数据，又称为“造”数据。
这不仅仅包括最基本的基础数据，比如：用户、权限、配置、原数据等，还包括上面提到的业务数据。对于比较小型的系统来说可行度高，对于大型的系统来说可能较为复杂。
测试数据设计方法二：
第二种方式就是利用现有系统，这适合已有类似系统，测试是针对升级或者增加功能的产品化的系统。这种情况把已经在生产环境中运行的数据导出。在此基础上再进行数据的整理、
加工为测试数据。
测试数据设计方法三：
还有一种方式就是将现有非电子化的业务数据录入到系统中，在验证业务的同时也完成了测试数据的积累。即边测试边积累数据。但是这种情况积累的数据往往有一定局限性，因为
已、经发生的业务数据基本是正确的、一致的，而且可能缺少某些特定业务的数据（不常发生的业务）。这样就需要根据对测试需求的分析，追加新的测试数据，以便能完整覆盖业务
类型。
测试数据应用：
1，不该为空的数据是否有校验；
2，该有默认值的数据默认值是否正确；
3，引用其它功能生成的数据，是否会实时刷新；
4，页面关闭或系统重启后，数据的初始化设置等
5，数据的长度、类型控制是否合理，比如身份证号，实际业务中会有字母，且会出现在最后
一位
对应方法：
等价类、边界值、场景法
优先角度：用户
测试数据设计及维护：
测试数据总结：
1，不仅要在“脏”数据环境下验证，也要在干净的环境下验证
2，需要覆盖到每一个业务场景及数据类型
3，需要考虑到未来产品的增长及变化
4，不仅要保证哪些可以，同样要保证哪些不行
5，数据的增、删、改对历史数据的影响（增、删、改、查）
无→有→改→删→无→有
6，简化测试执行时间，提高测试执行效率
测试数据示例：
