软件工程导论（二）可行性研究
一：可行性研究的概念
1.1可行性研究的目的
可行性研究的目的：用最小的代价在最小的时间内确定问题是否可以被解决
1.2可行性研究的本质
可行性研究的本质：系统分析和设计过程的大大压缩和简化，在较高层次上以较为抽象的方式进行系统的分析和设计过程
二：数据流图
2.1数据流图的定义（DFD）
数据流图：描述信息流和数据从输入到输出所经受的变换。没有任何具体物理部件，只是描绘数据在软件中流动和被处理的逻辑过程
2.2数据流图的特点
- 数据流图中没有具体的物理部件，只是描绘数据在软件中流动和被处理的逻辑过程
- 数据流图是系统逻辑功能的图形表示，是分析员与用户之间极好的通信工具
- 设计时只需考虑系统必须完成的基本逻辑功能，不考虑怎样具体地实现这些功能
2.3软件开发过程中，数据流程图的作用
帮助分析和设计数据流程：数据流程图可以帮助开发人员更好地分析和设计数据流程。通过图形化展示数据的流向和处理过程，开发人员可以更容易地理解数据的转换和处理过程，从而更好地设计软件系统的数据结构和处理流程。
明确数据处理的步骤：数据流程图可以帮助开发人员明确数据处理的步骤。通过标示数据的输入、输出、处理、存储等过程，开发人员可以更好地掌握整个数据处理流程，避免遗漏和重复处理等问题。
检查数据流程的合理性：数据流程图可以帮助开发人员检查数据流程的合理性。通过分析数据流程图，开发人员可以发现数据流程中的错误和瓶颈，以及改进数据处理流程的方法。
易于沟通和协作：数据流程图可以帮助开发人员更好地沟通和协作。通过图形化展示数据流程，开发人员可以更容易地和其他开发人员和相关人员沟通，协商和讨论软件系统的数据结构和处理流程，促进团队的协作和合作。
综上所述，数据流程图在软件开发过程中具有重要的作用，有助于开发人员更好地设计和实现软件系统的数据结构和处理流程，从而提高软件系统的质量和效率。
2.4数据流图的符号
- 正方形(或立方体)表示数据的源点或终点；
- 圆角矩形(或圆形)代表变换数据的处理(加工)；
- 开口矩形(或两条平行横线)代表数据存储；
- 箭头表示数据流，即特定数据的流动方向。
补充
数据加工中常见关系的符号表示
2.5数据流图示例
假设一家工厂的采购部每天需要一张订货报表，报表按零件编号排序，表中列出所有需要再次订货的零件。对于每个需要再次订货的零件应该列出下述数据:零件编号，零件名称，订货数量，目前价格，主要供应者，次要供应者。零件入库或出库称为事务，通过放在仓库中的CRT终端把事务报告给订货系统。当某种零件的库存数量少于库存量临界值时就应该再次订货。画出上述订货系统的数据流图
1：考虑数据的源点和终点
在数据流图中，源点通常是指数据进入系统或流程的地方，终点通常是指数据处理完成并输出的地方，，数据流图的源点和终点可能是系统中的任何一个组件或者环节，包括人、设备、软件等等。
- 数据源点：仓库管理员
- 数据终点：采购员
2：考虑有哪些处理
数据流图中的处理是指对输入数据进行加工、转换、计算、存储等操作，最终产生输出数据的过程
- “采购部需要报表”，所以需要一个产生报表的处理
- 仓库中的零件数量会发生改变，所以对事物进行的加工是另一个处理
3：考虑数据流
数据流是系统中数据或信息的传递路径。
- 系统会把订货报表送给采购部，所以订货报表是一个数据流
- 事物需要从仓库送到系统中，所以事物是一个数据流
4：考虑数据存储
数据流图中，数据存储用于表示系统中保存和检索数据的实体。这些数据可以是实体、关系或任何其他类型的数据
考虑数据流和数据存储：系统把订单报表送给采购部，因此订货报表是一个数据流；事务需要从仓库送到系统中，显然事务是另一个数据流。产生报表和处理事务这两个在时间上明显不匹配———每当有一个事务发生时立即处理它，然而每天只产生一次订货报表。因此，用来产生订货报表的数据必须存放一段时间，也就是应该有应该数据存储
2.6数据流和数据存储区别和联系
数据流和数据存储是数据管理和处理中的两个重要概念，它们有一些区别和联系。
区别：
数据流是指数据在处理过程中的传输和流动，数据存储是指数据被存储在物理或逻辑存储介质中。
数据流是动态的，数据存储是静态的。
数据流通常是短暂的，仅在处理过程中存在，数据存储可以长期保存数据。联系：
数据流和数据存储都是数据处理过程中不可或缺的组成部分。
数据流和数据存储之间需要相互配合，数据从数据存储中读取并被转换成数据流，经过数据流的处理后，最终结果可能需要被存储回数据存储中。
画数据流图
1：基本系统模型
2：细化模型，把基本系统模型细化， 描绘系统主要功能。
假设一家工厂的采购部每天需要一张订货报表，报表按零件编号排序，表中列出所有需要再次订货的零件。对于每个需要再次订货的零件应该列出下述数据:零件编号，零件名称，订货数量，目前价格，主要供应者，次要供应者。零件入库或出库称为事务，通过放在仓库中的CRT终端把事务报告给订货系统。当某种零件的库存数量少于库存量临界值时就应该再次订货。画出上述订货系统的数据流图
仓库管理员（源点）把事务（数据流）给处理事务（2）这个处理——>处理事务更新库存清单(D1)，入库时，零件加上；出库时，零件减去——>如果零件更新完后低于临界值——>生成订货信息（数据流）——>将订货信息存储起来形成D2（数据存储）——>将订货信息传给产生报表（2）这个处理——>产生订货报表（数据流）给采购员（终点）
3：进一步细化功能级数据流图中描绘的系统主要功能
当一个事物发生使必须先接受它，随后按照事物的内容修改库存清单，最后如果更新后的库存量少于临界值，需要再次订货
仓库管理员（源点）把事务给接受事务的处理，形成的事务其实是订货系统的事务形式（订货或进货的单子），是系统中的一种形式——>事务送到更新库存清单，利用事务更新库存清单（入库加上，出库减去）——>形成库存信息，根据库存信息去处理进货——>看是否低于零件的临界值，低于临界值就生成订货信息——>订货信息存储在订货信息的数据存储中（D2）——>定时会从数据存储中将订货信息提取出来,给产生报表的出来,最后形成订货报表给采购员(终点)
4：考虑是否继续分解和细化
一旦在想要分解时产生了诸如 “如何具体地实现一个功能” 这样的疑问时就表明不需要分解了
5：检查
- 分层必须保证信息的连续性
- 注意编号的处理
三：数据字典
3.1数据字典的定义
数据字典：是关于数据的信息集合，即对数据流图中包含的所有元素定义的集合
3.2数据字典的作用
数据库设计：在数据库设计阶段，数据字典用于描述数据模型中的所有实体、属性和关系，包括数据类型、长度、格式、主键、外键、索引等信息，为数据库开发人员提供了一个清晰的数据模型图纸，从而更好地实现数据库的设计和开发。
数据管理：在数据管理阶段，数据字典可以用于描述数据的来源、存储、传输和使用，包括数据的含义、格式、精度、范围、关联等信息，为数据管理人员提供了一个统一的数据管理平台，从而更好地实现数据的管理和维护。
系统集成：在系统集成阶段，数据字典可以用于描述不同系统中数据元素的映射关系，包括数据的命名、定义、格式、精度、范围、关联等信息，为系统集成人员提供了一个统一的数据交换平台，从而更好地实现系统之间的数据交互和集成。
文档管理：在文档管理阶段，数据字典可以作为一个完整的文档集合，用于描述数据管理和系统开发过程中的所有数据元素和相关信息，包括数据模型、数据流程图、数据字典等，为文档管理人员提供了一个统一的文档管理平台，从而更好地实现文档的管理和维护。
3.3定义数据的方法
3.4数据字典示例
北京某高校可用的电话号码有以下几类:校内电话号码由4位数字组成，第一位数字不是0。校外电话又分为本市电话和外地电话两类。拨校外电话需要先拨0，若是本市电话则接着拨8位数字(第一位不是0)，若是外地电话则拨3位区码后再拨8位电话号码(第一位不是0)
3.5用途
总之，无论是在数据管理、数据建模、信息系统开发还是数据交换等领域，都可能需要使用数据字典的定义。
3.6数据流图与数据字典的联系
数据流图包括的元素
- 源点/终点
- 处理
- 数据存储
- 数据流
数据字典包括的元素
- 数据元素
- 数据流
- 数据处理
- 数据存储
四：结构化分析
4.1基于数据流的分析方法过程
数据获取：获取需要进行分析的数据，并将其转换为数据流形式。
数据预处理：对数据流进行清洗、转换、过滤等操作，以便于后续分析。
特征提取：从数据流中提取有用的特征，并将其表示为可用于分析的形式。
模型构建：根据特定的分析目标和数据类型，选择合适的数据分析模型，并进行模型构建。
数据分析：将数据流输入模型进行分析，并根据模型输出结果进行进一步的分析和处理。
可视化展示：将分析结果以可视化的形式呈现出来，以便于用户理解和应用。
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