在软件测试中，创造数据的方法有多种，以下是一些常用的方式：
手工创建
根据系统的实际业务流程，手动在系统中填写和提交数据。这种方法适用于测试周期较短、数据量较少的情况。
自动化脚本创建
通过编写自动化脚本或代码来生成测试数据。这种方法适用于测试周期较长、数据量较大的项目，测试人员需要具备一定的编码能力。
修改数据库创建
对数据库中已存在的数据进行编辑，使其符合测试需求。例如，修改会员等级字段以创建VIP等级的会员。
导入数据库创建
将线上数据或其他途径获得的数据批量导入到测试环境的数据库中。这种方法适用于需要大量测试数据的情况。
修改浏览器创建
通过修改网页的HTML代码来测试网页的边界值数据展示效果。例如，修改页面标题的长度以查看展示效果。
界面直接构造
在应用程序的用户界面上直接创建测试数据，适用于简单的测试场景且数据量不大时。
脚本调用
编写脚本来自动调用系统的API或内部函数生成所需数据，特别适用于批量生成数据或模拟特定业务场景。
随机生成
通过编写脚本或使用相关工具，根据测试需求生成随机的测试数据。需要确保生成的数据与实际场景相符，避免无效数据。
数据模拟
以真实数据为基础，通过加工、排列组合等操作生成测试数据，以提高测试的真实性和全面性。
使用数据生成工具
利用现有的数据生成工具（如Mockaroo、Faker等）快速生成大量测试数据。这些工具通常支持多种数据格式，并能模拟复杂的业务逻辑。
编写数据生成脚本
根据业务逻辑编写数据生成脚本，使用Python、Java等语言生成符合要求的测试数据。这种方法灵活且可定制，但需要一定的编程基础。
利用数据库功能
使用数据库自带的功能（如MySQL的RAND（）函数）生成随机数，并通过SQL语句插入到表中作为测试数据。这种方法简单直接，但受限于数据库的功能和性能。
复用已有数据
从已有的生产数据或测试数据中挑选部分数据作为新的测试数据。这种方法需要确保数据的真实性和隐私保护。
建议
选择合适的方法：根据项目的具体需求和测试场景，选择最合适的测试数据创造方法。
确保数据质量：无论采用哪种方法，都应确保生成的测试数据真实、有效且符合业务逻辑。
提高效率：对于大规模测试，使用自动化脚本和数据生成工具可以显著提高数据创造的效率。
保护隐私：在处理敏感数据时，务必注意保护用户隐私和敏感信息，避免数据泄露。