随着软件测试的规模越来越大,在软件测试中引入自动化测试技术变得非常必要,将软件的测试工作尽可能的实现自动化已经是绝大多数软件企业的共识了,因为自动化测试有很多的优点,与传统的手工测试方法相比较它效率更高,测试结果可复现性好。然而,在整个软件测试过程中,根据测试范围制作与之对应的测试方案的工作一直以来都是依据个人经验手工完成的,这样的方式不仅效率不高,而且极大地依赖于工作人员对软件产品和测试用例的熟悉程度,在一定程度上影响了测试工作的效率。本文针对生成软件测试方案过程中存在的问题,深入研究了制作软件测试方案的各个环节,对比分析了国内外生成软件测试方案方法的特点和不足,并且结合企业软件测试的实际业务情况,提出了一种能够自动化的生成软件测试方案的方法,该方法首先可以提高生成软件测试方案的效率,其次生成的软件测试方案覆盖的测试范围更加全面,并且可以减小工作人员在制作软件测试方案方面严苛的经验要求。论文首先介绍了自动生成测试方案技术应用的背景和用到的相关技术。然后对公司软件测试的业务流程进行了详细介绍,据此对系统进行了业务需求分析和功能需求分析。在完成系统架构设计的基础上进行了系统的详细设计和实现,并且对系统进行了详细的测试。本文是在引入决策树算法的基础上设计实现了该自动化生成测试方案系统。该系统的核心技术是利用决策树算法的分类特性来实现自动化的对全部测试用例进行分类筛选,替代手工筛选生成测试方案的过程。决策树算法是数据挖掘的经典算法,在决策树模型构建过程中,算法通过对训练集数据进行计算分析可以自动的生成分类规则,然后应用该规则再对未知数据进行分类。另外,决策树建模的时候只需要少量的测试用例训练集数据就可以构建一个有效的决策树分类模型,因此只需要维护一个数据量不大的训练集,通过建模并且利用模型进行测试用例筛选,就可以实现从全部测试用例中筛选出符合测试范围的测试用例来生成测试方案。在软件测试过程中,应用该系统可以快速便捷的生成软件测试方案,克服手工制作测试方案过程中耗时耗力的问题。并且应用该系统通常可以在一个常量时间内生成测试方案,该过程不会随着测试范围的扩大而耗费更多的时间来生成测试方案。同时,基于决策树算法的逻辑特性,生成测试方案的过程中筛选的测试用例更加全面,保障了测试范围的全面性。该系统在企业软件测试工作中实际应用的结果表明,该系统能够帮助企业简化生成软件测试方案的过程,快速高效的生成期望的软件测试方案,从而提高整个测试工作的效率。