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对用于软件测试的数据进行检查和确认，确保其准确性、完整性和有效性，以支持可靠的测试结果。
测试数据验证通常包括检查数据格式、边界值、异常值以及与业务逻辑的匹配度。
例如，在金融系统测试中，验证测试数据是否包含有效的交易金额范围，避免因数据异常导致的系统故障。
自动化测试框架会集成测试数据验证机制，实时监控数据质量。
通过自动验证，团队能够快速发现并修复数据问题，提升测试效率。
测试数据验证是软件质量保障的重要环节，涉及数据生成、清洗、预处理等多个阶段。
重点关注数据的代表性、边界条件、异常值以及与业务规则的符合性，确保测试结果的可信度。
测试用例应基于真实或高度模拟的数据场景，避免过度简化导致的测试盲区。
由"测试"（testing）+ "数据"（data）+ "验证"（validation）组合而成，源于软件工程领域对测试流程的规范化要求。
常用于软件开发、质量保障（QA）和数据科学等领域。强调数据在测试环境中的准确性，避免因数据问题导致的测试误差。