第4讲_需求分析阶段-数据建模

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数据库设计分为以下设计阶段

数据库设计分为以下设计阶段

数据库设计分为以下设计阶段
数据库设计分为以下设计阶段:
1. 需求分析阶段:确定数据库的功能和目标,收集和分析用户需求,明确数据库要存储和处理的数据内容。

2. 概念设计阶段:根据需求分析的结果,进行数据建模,确定实体、属性、关系和约束。

常用的数据建模方法包括实体-关系模型(ER模型)和层次模型。

3. 逻辑设计阶段:将概念设计转化为数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型,如关系型数据库模型(如SQL)或面向对象数据库模型。

设计数据库的表结构、字段、索引和关系。

4. 物理设计阶段:根据逻辑设计的结果,确定数据库在物理存储层面上的组织结构,包括表空间、文件组织和存储策略等。

优化和调整数据表的结构和索引,以提高数据库的性能和效率。

5. 安全性设计阶段:设计数据库的访问控制策略,包括用户权限、角色和安全策略。

确保只有授权的用户可以访问数据库,并且能够保护数据库中的数据免受安全威胁。

6. 应用程序接口(API)设计阶段:确定数据库与外部应用程序之间的接口和交互方式,包括数据输入、输出和查询。

设计数据库的存储过程、触发器和函数等,以支持应用程序的功能需求。

7. 性能优化和调整阶段:在数据库的实际运行过程中,根据性能监控和评估结果,进行优化和调整。

包括索引优化、查询优化和数据库配置调整等,以提高数据库的性能和效率。

8. 数据库备份和恢复设计阶段:制定数据库的备份策略和恢复策略,确保数据
库的数据可以及时备份和恢复,以应对可能的故障和灾难情况。

9. 数据库管理和维护阶段:定期监控和维护数据库,包括性能监控、空间管理、数据清理和备份验证等,以确保数据库的稳定和可靠运行。

数据模型构建步骤

数据模型构建步骤

数据模型构建步骤数据模型是一个描述现实世界中的事物和关系的抽象工具,它在数据库设计和管理中扮演着重要的角色。

本文将介绍数据模型构建的基本步骤,包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等。

一、需求分析在进行数据模型构建之前,我们首先需要进行需求分析。

需求分析旨在明确用户的需求和业务规则,为后续的数据建模提供基础。

在需求分析阶段,我们可以采用各种方法,如面谈、观察和文档分析等,以获取尽可能全面的需求信息。

二、概念设计概念设计是数据模型构建的第二个步骤,它的目的是建立实体、关系和约束等概念模型。

在概念设计阶段,我们可以使用实体关系图(ER图)等工具来描述现实世界中的事物及其之间的关系。

此外,还可以使用实体属性关系图(EER图)来扩展ER图的表达能力。

在进行概念设计时,我们要注意以下几点:1. 确定实体:通过分析需求,识别出现实世界中的实体,如人、物、事件等。

2. 确定关系:确定实体之间的关系,包括一对一、一对多和多对多等。

3. 定义属性:为实体和关系定义属性,用于描述其特征和行为。

4. 确定约束:确定实体和关系之间的约束条件,如主键、外键和参照完整性约束等。

三、逻辑设计逻辑设计是数据模型构建的第三个步骤,它的目的是将概念模型转化为与具体数据库管理系统(DBMS)相关的数据模型,如关系模型或面向对象模型等。

在逻辑设计阶段,我们需要根据实际情况选择适合的数据模型,并进行细化和优化。

在进行逻辑设计时,我们要注意以下几点:1. 选择数据模型:根据项目需求和技术要求,选择适合的数据模型,如关系模型、面向对象模型或者面向文档模型等。

2. 划分表结构:将概念模型中的实体和关系转化为具体的表结构,并确定字段的数据类型、长度和约束等。

3. 确定索引:根据查询需求和性能要求,确定表的索引策略,并创建相应的索引。

4. 规范化设计:对表结构进行规范化,以保证数据的一致性和完整性。

四、物理设计物理设计是数据模型构建的最后一个步骤,它的目的是确定数据库的物理存储结构,包括表空间、数据文件和日志文件等。

数据分析阶段性计划

数据分析阶段性计划

数据分析阶段性计划数据分析是一个非常重要的环节,它能够从海量的数据中提取有价值的信息,为企业的决策提供有力的支持。

为了确保数据分析的顺利进行,制定一个阶段性的计划是非常必要的。

第一阶段:需求分析在数据分析的前期,需要和需求方进行充分的沟通和了解。

明确需求方想要从数据分析中获得什么样的结果,以及对分析结果的要求和期望。

在需求分析阶段,还应该将企业的战略目标和短期目标考虑进来,确保数据分析的结果对企业的决策具有实际意义。

第二阶段:数据收集与清洗在数据分析的过程中,数据的质量和准确性非常重要。

因此,需要收集并清洗相关的数据。

数据的收集可以通过多种途径进行,包括从数据库中导出数据、通过API接口获取数据、爬取网页等。

而数据的清洗则是为了排除数据中的错误、缺失值等,确保数据的可靠性。

第三阶段:数据整理与探索性分析在数据清洗完成后,需要对数据进行整理和探索性分析。

数据整理的目的是将数据源进行整合,并进行必要的数据转换。

数据转换可以包括对数据进行聚合、筛选、排序等操作,以满足实际分析的需要。

而探索性分析则是对数据进行初步的探索,包括数据可视化、统计描述、相关性分析等。

通过探索性分析,可以初步了解数据的特征和规律。

第四阶段:数据建模与分析在数据整理和探索性分析的基础上,可以进行数据建模和分析。

数据建模是根据需求方的要求和问题,选择合适的建模方法和模型进行数据分析。

常见的数据建模方法包括回归分析、决策树、聚类分析等。

在数据建模的过程中,需要根据建模结果进行模型的调优和选择。

而数据分析则是对建模结果进行解释和分析,得出结论并进行可视化展示。

第五阶段:报告撰写与沟通数据分析的最后一步是报告的撰写和沟通。

在撰写报告时,需要将整个数据分析的过程,包括需求分析、数据收集与清洗、数据整理与探索性分析、数据建模与分析等进行详细的记录和总结。

报告的撰写应该清晰明了,易于理解,并根据需求方的要求进行报告的呈现方式选择。

报告完成后,还需要与需求方进行充分的沟通和交流,确保数据分析的结果得到理解和认可。

系统需求分析与建模

系统需求分析与建模

系统需求分析与建模一、引言对于系统的设计与开发来说,需求分析与建模是至关重要的环节。

系统需求分析与建模可以帮助我们全面理解用户的需求,并将其转化为系统功能与特性的清晰描述。

本文将探讨系统需求分析与建模的基本概念、方法和工具,并介绍如何有效地进行需求分析与建模。

二、系统需求分析系统需求分析旨在识别和明确系统的功能、性能和约束条件。

以下是系统需求分析的几个主要步骤:1. 需求获取和理解需求获取是指通过与用户、业务分析师和相关利益相关者的沟通来收集和理解系统需求。

这可以通过面对面的会议、问卷调查、用户访谈等方式进行。

重要的是要确保获取到的需求能够准确反映用户的期望和业务的要求。

2. 需求分析和整理需求分析的目标是将收集到的需求进行分类、整理和整合。

可以使用流程图、数据流图、用例图等工具来分析和描述系统的功能和流程。

同时,需求分析还包括对需求的可行性和优先级进行评估。

3. 需求验证和确认在需求分析的最后阶段,需要与用户和相关利益相关者一起验证和确认需求的准确性和完整性。

这可以通过演示、原型展示或者文档审查等方式进行。

目的是确保需求可以满足用户和业务的期望,并且没有遗漏或冲突。

三、系统需求建模系统需求建模旨在将需求以图形化的方式进行描述和表达,以便于更好地理解和交流。

以下是系统需求建模的几个常用方法:1. 用例图用例图是描述系统与其用户之间交互的图形化表示。

用例图可以帮助我们理解系统的功能与角色,并识别各种场景及其对应的用例。

用例图可以用来指导后续的系统设计和开发工作。

2. 数据流图数据流图是描述系统内部数据流动和处理过程的图形化表示。

数据流图以数据流和处理器为中心,展示了系统的功能和数据流动的过程。

数据流图可以帮助我们识别系统的数据流向和处理逻辑。

3. 状态图状态图是描述系统各个对象的状态及其状态变化过程的图形化表示。

状态图可以帮助我们理解系统的行为和状态转换规则。

通过状态图,我们可以更好地描述系统的状态变化及其对应的操作和事件。

数据建模的三个步骤

数据建模的三个步骤

数据建模的三个步骤一、引言在当今的数据驱动时代,数据建模已成为各种应用领域中不可或缺的一部分。

数据建模是使用数学、统计学、计算机科学等工具,从数据中提取有价值的信息,并将其转化为可用于分析、预测和决策制定的模型的过程。

这些模型可应用于许多领域,如金融、医疗、市场营销和科研等。

本文将介绍数据建模的三个关键步骤:需求分析、模型选择与建立、模型评估与优化。

二、需求分析需求分析是数据建模过程中的第一步,它涉及对特定问题或目标的深入理解,以及确定所需的输入和预期的输出。

这一步骤通常涉及与业务专家或利益相关者的密切合作,以确保模型能够满足实际需求。

需求分析还包括对现有数据的评估,以确定是否需要收集新数据或对现有数据进行清理和预处理。

三、模型选择与建立在需求分析的基础上,选择合适的模型对于数据建模至关重要。

选择模型时,应考虑数据的类型、问题的复杂性、可用的资源以及模型的效率和解释性等因素。

建立模型的过程涉及特征选择、参数设置和模型训练等步骤。

在这个过程中,通常会使用各种算法和统计方法来构建模型,并对其进行调整以优化性能。

四、模型评估与优化模型评估是数据建模过程中的重要环节,它涉及使用测试数据集来评估模型的性能,并对模型的预测能力进行量化。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数和AUC-ROC等。

根据评估结果,可能需要对模型进行调整和优化以提高性能。

优化过程可能包括特征选择、特征工程、调整模型参数或采用不同的算法等步骤。

模型优化是一个迭代过程,目标是找到最优的模型以最大程度地满足需求。

五、结论数据建模是一个多步骤的过程,每个步骤都对最终模型的性能产生重要影响。

从需求分析到模型选择与建立,再到模型评估与优化,每一步都需要仔细规划和执行。

正确的需求分析能确保模型满足实际应用的需求,适当的模型选择和建立则能保证模型的预测精度和效率,而准确的模型评估和优化则能进一步提升模型的性能。

通过遵循这三个步骤,组织和个人可以有效地利用数据进行建模,从而更好地解决各种问题并做出更明智的决策。

第4讲 需求分析工具

第4讲  需求分析工具
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(5)可与数据建模工具ERin集成使用 BPwin可与数据库工具ERwin双向同步。使用BPwin可进一步验证 ERwin数据模型的质量和一致性,抓取重要的细节,如数据在何处使 用,如何使用,并保证需要时有正确的信息存在。这一集成保证了新 的分布式数据库和数据仓库系统在实际中对业务需求的支持。 (6)符合美国政府FIPS标准和IEEE标准 支持美国军方系统的IDEFO和IDEF3方法,使得开发人员能够从静 态和动态角度对企业业务流程进行建模,支持传统的结构化分析方法 并能根据DFD模型自动生成数据字典。此外BPwin还支持模型和模型 中各类元素报告的自动生成,生成的文档能够被Microsoft Word和 Excel等编辑。 (7)易于使用,支持Unicode 可以在各种不同语言环境的Windows平台上使用。
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2.开发人员 需求工程涉及的角色(不要与人相混淆,角色是指 一种职责,同一个人可以担当多种角色)包括客户方 (客户、系统使用者)、系统分析师、项目开发及管 理人员。其中系统分析师起到桥梁工程师的作用,负 责完成用户“业务世界(可系统化业务对象)”逻辑 向由软硬件组成的“电脑世界”逻辑的获取和转换过 程。 3. 需求工程3个阶段 需求工程包括需求获取、需求生成和需求验证3个阶 段。
◎商业驱动(产品线瞄准的是长期的商业战略,而不是仅仅走 单); ◎架构驱动(产品线工程依赖一个通用的参考架构,特定项目 架构都基于参考架构进行开发);
◎两阶段生命周期(每个产品基于平台开发,产品和平台有各 自的开发团队和开发生命周期)。
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四、需求分析 CASE工具的具体使用
1.BPwin简介 BPwin 美国 Computer Association公司出品的用于业 务流程可视化、分析和提高业务处理能力的建模CASE环 境。采用BPwin不但能降低与适应业务变化相关的总成本 和风险,还使企业能识别支持其业务的数据并将这些信 息提供给技术人员,保证他们在信息技术方面的投资与 企业目标一致。因此,BPwin作为信息化的业务建模工具 被广泛地、成功地应用于许多位居《财富》500强的大企 业、国防部及美国政府等其他部门。

数仓建设方法论

数仓建设方法论

数仓建设方法论随着大数据时代的到来,数据成为企业发展的重要资源。

为了更好地利用和管理数据,数仓建设成为企业信息化建设的重要环节。

数仓建设方法论是指在数仓建设过程中所采用的一系列方法和原则,旨在帮助企业高效、有序地构建数据仓库,实现数据价值最大化。

一、需求分析阶段在数仓建设的初期阶段,需求分析是关键的一步。

通过与业务部门的沟通和理解,明确企业的业务需求和数据需求,确定数仓的建设目标和规划。

在需求分析阶段,应注重以下几点:1. 充分了解业务需求:与业务部门进行深入交流,了解业务流程、数据来源和数据需求,明确业务指标和分析要求。

2. 定义数据模型:根据业务需求和数据特点,设计合适的数据模型,包括维度模型和事实模型。

数据模型的设计应符合规范,保证数据的准确性和一致性。

3. 制定数据采集计划:根据数据来源和数据质量要求,制定数据采集计划,明确数据的提取、清洗和转换等步骤,确保数据的完整性和可用性。

二、数据建模阶段数据建模是数仓建设的核心环节,它是将业务需求转化为数据模型的过程。

在数据建模阶段,应注意以下几点:1. 建立维度模型:根据需求分析阶段定义的数据模型,建立维度模型,包括维度表和事实表。

维度模型的设计应具有层次清晰、灵活性强的特点,方便后续的数据分析和查询。

2. 选择合适的ETL工具:ETL(Extract-Transform-Load)是将数据从源系统抽取、清洗和加载到数仓中的过程。

在选择ETL工具时,应根据数据量、数据质量和业务需求等因素进行评估,选择适合的工具。

3. 设计数据质量控制策略:数据质量是数仓建设的关键问题,对数据的准确性和一致性要求较高。

因此,在数据建模阶段应设计数据质量控制策略,包括数据清洗、数据校验和数据修复等措施,确保数据质量达到要求。

三、数据加载和存储阶段在数据建模完成后,需要将清洗好的数据加载到数仓中,并选择合适的存储方式进行数据存储。

在数据加载和存储阶段,应注意以下几点:1. 选择合适的存储方式:根据数据量、查询性能和成本等因素,选择合适的存储方式,包括关系型数据库、列式数据库和分布式存储等。

数据开发流程

数据开发流程

数据开发流程数据开发是指针对数据的采集、清洗、建模和分析等过程中所需的各种开发任务的总称。

在实际工作中,数据开发往往由专门的数据团队来负责,他们会根据业务需求和数据流程的特点来组织和执行开发工作。

本文将介绍一种常见的数据开发流程,包括需求分析、数据采集、数据清洗、数据建模和数据分析等步骤。

1. 需求分析需求分析是整个数据开发流程的第一步,其目的是明确业务需求,并将其转化为数据需求。

在需求分析阶段,数据开发团队通常与业务团队紧密合作,进行沟通和讨论,以确保对业务需求的准确理解。

需求分析的主要任务包括:•和业务团队进行沟通,了解业务需求和目标;•分析数据来源和数据质量,评估可行性;•明确数据需求和指标定义,对数据进行抽象和统一定义;•确定数据开发的优先级和时间计划。

2. 数据采集数据采集是从各个数据源获取数据的过程,包括内部系统、外部接口、第三方数据源等。

数据采集一般分为以下几个步骤:1.确定数据源:根据需求分析结果,确定需要的数据源。

2.获取数据源访问权限:获取访问数据源的权限或者账号密码。

3.编写数据采集脚本:根据数据源的访问方式(如数据库、API接口、文件等),编写相应的数据采集脚本。

4.执行数据采集脚本:按计划执行数据采集脚本,将数据导入到指定的数据存储中(如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等)。

在数据采集过程中,需要考虑以下问题:•数据源的稳定性和可靠性;•数据获取的频率和时效性;•数据的安全性和保密性。

3. 数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据进行预处理和清洗,以保证数据的准确性和一致性。

数据清洗一般包括以下几个阶段:1.数据预处理:对原始数据进行格式转换、字段提取、数据合并等操作,以便后续的处理和分析。

2.数据清理:对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作,修复数据错误。

3.数据整合:将不同数据源的数据进行整合和合并,生成一致的数据集。

4.数据标准化:对数据进行标准化处理,如单位转换、编码转换等,以满足数据分析的需求。

数据需求分析与建模课件

数据需求分析与建模课件

05
模型实现
将物理模型转化为计算机可执行的代码,实现数据的 存储和操作。
04
数据分析方法
统计分析
01数据进行整理、归纳、 总结,并对其分布特征进 行描述。
推论性统计
通过样本数据对总体进行 推断,如假设检验、方差 分析、回归分析等。
时间序列分析
对按时间顺序排列的数据 进行统计分析和预测,如 时间序列回归、季节性分 析等。
数据标准化
将不同量纲的数据进行标准化处理,使不同数据 之间具有可比性和可加性。
03
数据模型基 础
数据模型定 义
数据模型定义
数据模型是对现实世界数据特征 的抽象,它描述了数据的结构、 属性、关系和约束等特征。
数据模型的作用
数据模型是连接现实世界和计算 机世界的桥梁,它使得计算机能 够理解和处理现实世界中的数据。
3. 确定数据需求:根据组织或项 目的目标和现有数据情况,确定 所需的数据项、数据类型、数据 格式和数据频率等。
2. 收集和分析相关数据:通过调 查、访谈和文档审查等方式收集 数据,然后对数据进行清洗、分 类和归纳整理。
1. 明确组织或项目的目标和战略。
4. 制定数据管理计划:根据数据 需求分析结果,制定数据收集、 存储、处理和应用等方面的计划。
强化学习
通过与环境的交互来学习策略,以达到一定的目标。
文本分析
文本分类
将文本分为不同的类别,如垃 圾邮件分类、情感分析等。
文本聚类
将相似的文本聚集成簇,如主 题模型等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息,如 命名实体识别、关系抽取等。
文本生成
根据一定的规则生成文本,如 机器翻译、自动摘要等。
05
数据可视化

建模的几个阶段

建模的几个阶段

建模的几个阶段建模是指将现实世界中的对象、概念、关系等抽象成计算机可处理的模型的过程。

它是软件开发中非常重要的一环,用于帮助开发人员理解和描述问题领域,并为系统设计和实现提供指导。

建模的过程通常包括以下几个阶段:需求分析、概念建模、逻辑建模、物理建模和验证与验证。

1. 需求分析需求分析是建模的第一步,它的目标是明确系统的需求和功能。

在这个阶段,开发人员需要与用户和相关利益相关者紧密合作,收集和分析用户的需求,了解系统的业务流程和规则。

通过对现有系统的观察和用户的访谈,开发人员可以建立起对系统的整体认识,并将其转化为可理解的需求文档。

在需求分析阶段,开发人员通常使用用例图、需求文档、用户故事等工具和技术,来描述系统的功能和交互。

这些工具和技术可以帮助开发人员和用户之间建立共同的语言和理解,确保需求的准确性和完整性。

2. 概念建模概念建模是建模的第二步,它的目标是将需求分析阶段中获得的系统需求和功能转化为概念模型。

概念模型是对系统中的实体、属性和关系进行抽象和描述的模型,它不依赖于具体的技术实现,而是关注于问题领域的本质和结构。

常用的概念建模工具包括实体关系图(ER图)、类图等。

在概念建模阶段,开发人员需要对需求文档进行进一步的分析和抽象,提取出系统中的关键实体、属性和关系。

通过对实体和关系的定义和描述,开发人员可以建立起对系统的整体认识,并将其转化为可理解的概念模型。

3. 逻辑建模逻辑建模是建模的第三步,它的目标是将概念模型转化为逻辑模型。

逻辑模型是对系统中的实体、属性和关系进行详细描述和定义的模型,它依赖于具体的技术实现,关注于系统的数据结构和处理逻辑。

常用的逻辑建模工具包括类图、数据流图等。

在逻辑建模阶段,开发人员需要对概念模型进行进一步的细化和优化,定义实体和关系的属性和操作,并确定数据的流向和处理逻辑。

通过逻辑模型的描述,开发人员可以更加清晰地了解系统的数据结构和行为,为系统的设计和实现提供指导。

4需求建模(系统分析与设计)详解

4需求建模(系统分析与设计)详解
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可扩展性
• 可扩展性是指系统处理未来增加的业务量和交易的能力
• 可扩展性好的系统意味着可以使用更长的时间,以及能够更好地适应用 户需求和市场的变化,因此更能够为市场所欢迎,系统的初期投资也能 有更多的回报
• 系统扩展通常包括重要的系统功能和性能的增加和改进 • 由于系统能力的扩展往往还意味着系统数据存储和处理量的增大,以及 系统网络吞吐量的增加 • 因此,为了对系统可扩展性进行评价,需要分析员尽早掌握系统将来可 能的输入、输出和过程的业务量信息 • 这就需要分析员对项目系统今后服务的领域有深入的理解和预见
– 输入 – 输出 – 过程 – 性能 – 控制
• 教材P.81对上述每一类,都给出了一些实例示范
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未来增长、成本和效益
• 在项目系统的系统分析阶段,一个优秀的分析员不仅 关注系统的需求,同时还必须关注需求以外的许多方 面。如,系统的可扩展性、整体拥有成本 • 系统可扩展性决定了一个系统未来处理自身增长和需 求的能力 • 整体拥有成本包括系统交付用户后的运作和支持费用 • 这两者可能会直接影响项目系统今后的市场竞争力和 被接受程度 • 换句话说,一个系统能否被市场所接受,并不仅仅由 技术和功能、性能所决定,还取决于许多非技术因素
• 由于间接费用通常都是不那么明显的,许多起初看上去并不昂贵的 系统,最后往往会成为费用最多的选择 • 因此,对间接费用的估算,往往是对分析员最大的考验,分析员必 须尽力确定间接费用 • 因为,即使具体的效益很难量化,还是应该体现IT投资的战略角色 • 好在微软已经开发了一种度量总成本和效益的方法,即快速经济合 理性论证(REJ),可以帮助分析员优化IT投资的框架
• 在CASE工具环境下,分析员可以交替使用建模和事实发现技 术:

数据建模与设计

数据建模与设计

数据建模与设计数据建模与设计是指将现实世界的数据转化为计算机可以处理的形式,以便进行数据分析、挖掘和应用开发等工作。

在数据驱动的时代,数据建模与设计的重要性日益凸显。

本文将从数据建模的概念、数据建模的步骤和数据建模的应用等方面,对数据建模与设计进行探讨。

一、数据建模的概念数据建模是指将现实世界的事物及其关系转化为计算机可以处理的模型。

数据建模是数据分析和应用开发的基础,可以帮助人们更好地理解和利用数据。

数据建模的核心是抽象和建立数据模型,通过对数据的抽象和建模,可以更好地描述和组织数据,提高数据的可理解性和可操作性。

二、数据建模的步骤数据建模的过程包括需求分析、概念建模、逻辑建模和物理建模等步骤。

1. 需求分析:需求分析是数据建模的第一步,通过与业务人员的沟通和理解,明确数据建模的目标和需求。

在需求分析阶段,需要确定数据的输入、输出、处理和存储等要求,为后续的数据建模提供指导。

2. 概念建模:概念建模是将现实世界的事物及其关系转化为概念模型的过程。

在概念建模阶段,可以使用实体关系图(ER图)等工具,对现实世界的实体、属性和关系进行抽象和建模。

概念建模的目的是为了更好地理解和描述数据,清晰地表达业务需求。

3. 逻辑建模:逻辑建模是在概念模型的基础上,将概念模型转化为逻辑模型的过程。

逻辑建模可以使用关系模型、面向对象模型等方法,对数据进行进一步的规范和组织。

逻辑建模的结果是一个可执行的数据模型,可以用于数据分析和应用开发等工作。

4. 物理建模:物理建模是在逻辑模型的基础上,将逻辑模型转化为物理模型的过程。

物理建模主要包括数据库设计和数据存储的选择等工作。

在物理建模阶段,需要考虑数据的存储结构、索引设计和性能优化等问题,以提高数据的查询效率和存储效率。

三、数据建模的应用数据建模在各个领域都有广泛的应用,以下列举几个典型的应用场景。

1. 企业决策支持:数据建模可以帮助企业理解和分析数据,为企业决策提供支持。

数据仓库构建流程

数据仓库构建流程

数据仓库构建流程数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统,它能够支持企业在决策分析和业务智能方面的需求。

数据仓库构建流程是指在建立数据仓库系统时所需的一系列步骤和方法。

下面将介绍数据仓库构建流程的具体内容。

1. 需求分析阶段在数据仓库构建流程的第一阶段,需要明确业务需求和目标。

这包括确定数据仓库的用途、所需数据的种类和规模、数据的可靠性要求以及数据的使用方式等。

通过与业务部门的沟通和需求调研,建立需求分析文档,明确数据仓库的范围和目标。

2. 数据采集阶段在数据仓库构建流程的第二阶段,需要收集和整理各种数据源中的数据。

数据源可以包括企业内部的各类数据库系统、文件系统、日志记录系统等。

通过使用ETL(Extract、Transform、Load)工具,将数据从各个源系统中抽取出来,并进行清洗、转换和加载,以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。

3. 数据建模阶段在数据仓库构建流程的第三阶段,需要进行数据建模。

数据建模是指将业务需求转化为数据模型的过程。

常用的数据建模方法包括维度建模和实体关系建模。

在维度建模中,需要确定事实表和维度表,并定义它们之间的关系。

在实体关系建模中,需要使用实体关系图描述各个实体表之间的关系。

通过数据建模,可以为数据仓库提供一个结构化的数据模型,方便后续的查询和分析。

4. 数据存储阶段在数据仓库构建流程的第四阶段,需要确定数据的存储方式和架构。

常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。

在选择数据存储方式时,需要考虑数据的规模、性能要求和访问方式等因素。

同时,还需要设计合适的数据存储架构,包括数据分区、索引、分片等,以提高数据的访问效率和可扩展性。

5. 数据加载阶段在数据仓库构建流程的第五阶段,需要将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。

数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。

全量加载是指将所有数据加载到数据仓库中,适用于首次构建数据仓库或需要重新加载所有数据的情况。

如何进行软件工程中的数据建模(五)

如何进行软件工程中的数据建模(五)

软件工程中的数据建模是开发高效、可靠软件的关键步骤之一。

数据建模可以帮助开发人员更好地理解和处理系统中的数据,同时为软件的设计、开发和维护提供了指导。

本文将从需求分析、概念建模、逻辑设计和物理设计四个方面来探讨如何进行软件工程中的数据建模。

需求分析阶段是软件工程中的第一步,也是数据建模的起点。

在需求分析阶段,开发人员需要与系统用户深入交流,明确系统的功能和数据需求。

这包括了对数据实体、属性、关系和约束的识别和分析。

在识别过程中,可以使用实体-属性-关系图(ER图)对系统中的数据进行初步建模。

ER图通过实体表示数据的实际对象或概念,属性表示实体的特征,关系表示实体之间的联系。

通过使用ER图,开发人员可以清晰地了解系统的数据概念,为后续的概念建模奠定基础。

概念建模是数据建模的重要环节,旨在从用户的视角上描述系统中的数据。

在概念建模过程中,可以使用实体关系图(ER图)进一步完善数据模型。

除了实体和属性,ER图还加入了关系的概念,使得数据模型更加完整。

关系可以表示实体之间的联系,如一对一关系、一对多关系和多对多关系。

通过概念建模,开发人员可以更加深入地理解系统中数据的含义与关系,并与用户进行反复确认,确保数据模型的准确性和一致性。

逻辑设计是数据建模的下一步,旨在将概念模型转化为更具体的逻辑模型。

在逻辑设计阶段,可以使用ER图转换为关系模型。

关系模型通过表格形式表示并存储数据,每个关系模型由表头和数据行组成。

表头包含了实体的属性,数据行则包含了实体的具体数据。

在进行逻辑设计时,需要根据需求对实体和关系进行细化与优化,以实现更高效的数据存储和使用。

此外,还需要定义表之间的主键和外键关系,以保证数据的完整性和关联性。

物理设计是数据建模的最后一步,旨在将逻辑模型转化为具体的数据库结构。

在物理设计中,需要考虑数据的存储方式、索引方式和查询优化等细节问题。

为了提高数据库的效率和可扩展性,可以根据实际需求对数据进行归档、分区、分表等操作。

数据流程图(需求分析方法和建模工具)

数据流程图(需求分析方法和建模工具)

[]数据流程图(需求分析⽅法和建模⼯具)结构化分析是⾯向数据流开展需求分析⼯作的⼀种有效⽅法。

⼀般采⽤⾃顶向下,逐层分解的演义分析法来定义系统的需求,即先把分析对象抽象成⼀个系统,然后⾃顶向下的逐层分解,将复杂的系统分解成简单的、能够清楚地被理解和表达的若⼲个⼦系统。

这样就可以分别理解系统的每个细节、前后顺序和相互关系,找出各部分之间的数据接⼝。

在结构化分析⽅法所采⽤的⼯具有数据流程图(DFD )、数据字典(DD )、结构化语⾔、判定树、判定表等。

结构化分析的核⼼是数据流程图,数据流程图是以图形的⽅式表达在问题中信息的变换和传递过程。

它把系统看成是由数据流联系的各种概念的组合,⽤分解及抽象⼿段来控制需求分析的复杂性,采⽤分层的数据流程图来表⽰⼀个复杂的系统。

数据流图:简称DFD ,就是采⽤图形⽅式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析⽅法的主要表达⼯具及⽤于表⽰软件模型的⼀种图⽰⽅法。

 基于计算机的信息处理系统由数据流和⼀系列的加⼯构成,这些加⼯将输⼊数据流加⼯为输出数据流 数据流图描述数据流和加⼯ 数据流图⽤图形符号表⽰数据流、加⼯、数据源及外部实体 数据流图具有层次结构,⽀持问题分解、逐步求精的分析⽅法 它是数据驱动的数据流图既可以表⽰基于计算机的系统,也可以表⽰软件 数据流图可以⽤来抽象地表⽰系统或软件。

它从信息传递和加⼯的⾓度,以图形的⽅式刻画数据流从输⼊到输出的移动变换过程,同时可以按⾃顶向下、逐步分解的⽅法表⽰内容不断增加的数据流和功能细节。

因此,数据流图既提供了功能建模的机制,也提供了信息流建模的机制,从⽽可以建⽴起系统或软件的功能模型。

数据流图的基本符号的意思: 1.矩形表⽰数据的外部实体; 2.圆⾓的矩形表⽰变换数据的处理逻辑; 3.少右⾯的边矩形表⽰数据的存储; 4.箭头表⽰数据流。

数据流程图中有以下⼏种主要元素: →:数据流。

数据流是数据在系统内传播的路径,因此由⼀组成分固定的数据组成。

需求分析过程ppt课件.ppt

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功能建模的基础
系统或子系统对数据实施的变换、变换的功能
提供信息分析的信息
状态-变迁图 行为建模的基础
系统的行为模式(称“状态”)以及状态变迁的方 式
结构化的分析模型
最外层 数据对象描述、加工规格说明PSPEC、控制规格说
明CSPEC 数据对象
表示实体-关系图中每个数据对象的属性 加工规格说明PSPEC
“一对多”(1:N) 一个对象A关联多个对象B,反之,一个对象B关联一个对
象A。如,父子。
“多对多”(N:M) 一个对象A关联多个对象B,反之,一个对象B关联多个对
象A。如,叔侄。
教师-学生-课程E-R 图
性别 职称 职务
姓名
教工号
教师
1

N
姓名 性别

学号
年级
学生
M
课程
N

成绩
课程号 课名 学时 学分
问题有关的属性。
数据对象描述
例 汽车销售管理问题
的数据对象描述表. 汽车属性
制造商 型号 标识码 车体类型 颜色
关系 数据对象按照某种关系相互连接 用对象-关系偶描述数据对象 关系的命名及内涵应反映描述的问题 删除与问题无关的关系
数据对象、属性与关系
例 汽车销售问题的数据对象、属性与关系
如果软件产品含有大量人机交互、可视输出、 或者涉及复杂的算法,应采用快速原型技术。
对于复杂问题,可对某些子问题,尤其是用户 界面,使用快速原型技术。
4.1.6 需求规格说明与评审
产生需求规格说明并进行评审。
需求规格说明应成为开发过程必须遵循的指导原 则。
ห้องสมุดไป่ตู้
需求规格说明

维度建模的四个阶段

维度建模的四个阶段

维度建模的四个阶段维度建模是面向数据仓库的一种建模方法,包括四个阶段:需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。

本文将逐一介绍这四个阶段的重点内容。

1. 需求分析阶段需求分析是维度建模的第一步,目的是梳理业务需求,识别数据仓库的用户和应用场景。

在此阶段,需要完成以下工作:(1) 确认业务需求在业务需求确定阶段,需求分析人员需要了解业务所涉及的各种因素,包括公司业务流程、客户类型、产品品类、销售渠道、地理位置等。

他们需要收集和整理所有业务问题,直到可以从这些问题中确定关键的业务维度。

(2) 确定数据仓库的目标用户数据仓库的目标用户包括各级管理人员,业务分析师和数据分析人员。

在需求分析阶段,需要明确数据仓库的计划,确定数据仓库的数据结构和查询方式,以及对数据的使用和应用提供支持的用户类型。

(3) 定义数据来源数据来源包括内部和外部数据源。

在需求分析阶段,需要确定这些数据源的可用性、数据质量和数据完整性,并确定数据的组织方式和格式。

2. 概念设计阶段概念设计是维度建模的第二步,目的是创建高层次、抽象的模型,以概括数据仓库所包含的信息。

在此阶段,需要完成以下工作:(1) 定义业务维度和度量业务维度是描述业务内容的主要因素。

业务维度通常包括时间、地理位置、产品、客户等。

度量是对业务维度进行计算和汇总的数值指标,如销售额、消耗量、交易次数等。

(2) 制定业务流程图业务流程图是一种业务结构图。

它通常描述了企业的业务流程,并展示了数据库的设计和继承审核路线。

业务流程图可以支持数据仓库的概念设计,为逻辑设计提供了基础。

(3) 定义数据仓库的结构定义数据仓库的结构可以为逻辑设计提供概念上的数据模型。

结构通常体现了数据的层次结构,包括多维数据、维度、指标、维度等。

3. 逻辑设计阶段逻辑设计是维度建模的第三步,目的是实现精度、准确和清晰的数据模型。

在此阶段,需要完成以下工作:(1) 设计数据模型在逻辑设计阶段,数据模型的设计人员将根据概念模型和需求分析的结果开发数据模型。

教学课件第4讲面向数据流的需求分析方法

教学课件第4讲面向数据流的需求分析方法

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2
基本原理和思想
提出一种建模方法时需考虑的问题
– 用户需求的本质是什么? (原理) – 表示机制以刻画和描述用户的需求? (语言) – 建模的过程和步骤? (方法)
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3
面向数据流需求分析方法的产生
结构化软件开发方法
顶级数据流图仅仅描述待开发的软件系统与 外部环境之间的关系,因此在此DFD中,待 开发的软件系统被抽象描述为一个转换
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19
步骤1: 建立顶级DFD(2/2)
读者 借阅图书命令
书库管理命令 书库管理员
图书馆 读者管理命令
系统
读者管理员
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17
面向数据流的分析方法
面向数据流分析方法运用了抽象和分解的技 术.提供一些经验知识和规则以指导需求分析
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18
步骤1: 建立顶级DFD(1/2)
根据问题域与外部环境之间的相互关系定义 问题 域的边界,即问题域与外界环境之间的 输入输出关系 --> 得到最高抽象
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26
案例分析: 三级DFD
读者基本信息
判断读者 是否存在
读者基本信息
自动生成 读者标识
读 者 信 息
读者信息库
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27
数据字典
读者基本信息
– 名字和别名:读者基本信息 – 数据类型:名字+读者类别+出生日期+系别+ 照片 – 限制: 必须提供所有的信息 – 相关的转换列表:……

数据模型开发流程

数据模型开发流程

数据模型开发流程数据模型开发流程是指在软件开发过程中,根据系统需求和设计要求,使用适当的方法和工具对数据进行建模和开发的过程。

数据模型是对现实世界中数据的抽象和表示,是软件系统中关键的组成部分。

本文将从需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计和实施与测试五个方面,介绍数据模型开发的流程和方法。

一、需求分析在数据模型开发的第一步,需求分析阶段需要明确系统的功能需求和数据需求。

需要与业务部门、系统分析师和其他相关人员进行沟通和交流,了解业务流程、数据关系和数据操作需求。

在需求分析阶段,可以使用数据流图、数据字典等工具对需求进行描述和记录,以便后续的模型设计和开发工作。

二、概念模型设计在概念模型设计阶段,需要根据需求分析的结果,进行数据的概念化和抽象化。

可以使用实体-关系图(ER图)等工具,对实体、属性、关系和约束进行建模和描述。

概念模型设计是数据模型开发的关键环节,它能够帮助开发人员和用户更好地理解和沟通数据需求。

三、逻辑模型设计在逻辑模型设计阶段,需要将概念模型转化为逻辑模型,即根据数据库管理系统的特点和约束,对数据模型进行优化和规范化。

逻辑模型设计可以使用关系模型、面向对象模型等方法,根据实际情况选择合适的数据库模型。

在逻辑模型设计中,需要考虑数据的结构、关系、完整性和安全性等方面。

四、物理模型设计在物理模型设计阶段,需要将逻辑模型转化为物理模型,即根据具体的数据库管理系统,对数据模型进行具体的实现和优化。

物理模型设计需要考虑数据库的存储结构、索引设计、分区设计等方面,以提高数据的访问效率和系统的性能。

可以使用数据定义语言(DDL)和数据库建模工具,对物理模型进行描述和实现。

五、实施与测试在实施与测试阶段,需要根据物理模型设计的结果,进行数据库的创建、表的定义、索引的创建等工作。

在实施过程中,需要进行严格的测试和验证,以确保数据模型的正确性和稳定性。

可以使用单元测试、集成测试等方法,对数据模型进行测试和评估。

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–一个实体可能有多个键。如对实体“学生”,可以用 “学号”作为键来唯一标识某个具体的学生,也可以 使用“身份证号”作为键来唯一地标识这个学生。这 些键都被称为候选键。
ERD-属性
• 3、标识符
–虽然所有的候选键都能被用来标识实例,但人们通常 会从多个候选键中选择和使用固定的某一个键来进行 实例的标识,这个被选中的候选键被称为主键,没有 被选做主键的候选键被称为替代键。
DOB
Program
一个实体Student的属性描述
ERD-属性
• 4、属性的类型
–简单属性和组合属性
• 在通常属性是实体的简单特征,在描述实例时会取 一个简单的值,称为简单属性
• 但是也有属性是实体的复杂特征,需要使用多个数 据组合起来才能描述实例的实例,称为组合属性。
• 如,一个Student的Name属性需要使用First Name 的值和Last Name的值组合起来才能描述一个具体的 Student,所以Name属性是组合属性
分析
实现
物理数据模型
设计
规范化的逻辑数据模型
不同数据模型在软件生命周期中的应用
实体联系图-ERD
• 实体联系图起源于Peter Chen 1976年提出的实体联系建 模方法,它使用实体、属性和关系三个基本的构建单位来 描述数据模型。
– 在发展过程中,实体联系图经过了多次的扩展,发展出了很多分 支。这些分支虽然在实体联系模型的内容上大同小异,但是在图 示上却大不相同,所以它没有标准的表示法。
• 在邮局的邮件投递系统中,如果发生了一个投递行为,系统需 要知道投递行为在各个投递点时的表现,此时系统就需要将投 递行为建模为实体以了解它在不同投递点上的快照。
ERD-属性
• 1、属性的概念
–在确定了实体以后,还需要了解如何描述实体,属性 就是可以对实体进行描述的特征。
–属性以数字、代号、单词、短语、文本乃至声音和图 像的形式存在,一系列属性的存在集成起来就可以描 述一个实体的实例。
– ERD最常见的表示法是Perter Chen表示法和James Martin表示 法。
– 因为没有标准的表示法,在实践中常常会混合使用各种表示法。
各种表示法一览
ERD-实体(Entity)
• 1、实体的概念
–作为数据模型的描述手段,ERD首先要描述会在系统中 出现的事物。
–实体就是ERD用来描述事物的元素,是需要在系统中收 集和存储的现实事物的类别描述。
ERD-关系
• 3、关系的基数
– 一个实体在关系中的最大基数是指:对关系中任意的其他实例,该实 体可能参与关系的最大数量。
• 在最大基数为“1”时,实体在关系中的最大基数记为“one”。 • 在最大基数超过“1”时,实体在关系中的最大基数记为“many”。 • 只要关系是有意义的,最大基数就不可能为0.
• 概念数据模型
• 物理数据模型
• 逻辑数据模型
概述
• 概念数据模型
– 概念数据模型是以问题域的语言解释数据模型,反映 了用户对共享事物的描述和看法,由一系列应用领域 的概念组成。
– 例如,对一个共享事物“学生”,概念数据模型下的 描述可能仅仅就是简单一个概念“学生”,复杂者也 不外乎“学生(学号、姓名、出生日期、……)”的 形式。
学生
选择
课程
ERD-关系
• 2、关系的度
–关系的度是指参与关系的实体数量,是度量关系复杂 度的一个指标。
• 只有一个实体参与的关系存在于实体的不同实例之间,称为一 元关系,又称为递归关系。
• 存在于两个实体之间的关系是最常见的关系,称为二元关系。 • 存在于N(N>2)个实体之间的关系被统称为N元关系。
ERD-属性
• 4、属性的类型
–存储属性和导出属性
• 实体实例大多数属性的值都需要从现实中获取的, 但也有些属性的值可以由其他属性的值计算得出的。 前者称为存储属性,后者称为导出属性。
• 如,一个Student的年龄Age可以通过出生日期DOB 计算得出,所以Age属性是导出属性。
ERD-关系
• 1、关系的概念
概述
• 逻辑数据模型
– 因为概念数据模型和物理数据模型存在较大的差异, 所以在构建解系统时,开发人员要想将概念模型转换 成物理数据模型是存在困难的。逻辑数据模型就是为 了缓解这个困难而使用一种中立语言进行的数据模型 的描述。这种中立语言的使用更加倾向于用户的概念 和词汇,同时使用更加倾向于解系统语言的表达方式。
–实体并不是孤立存在的,它们之间互相交互,互相影 响,共同支持业务任务的完成。
–关系就是存在于一个或多个实体之间的自然业务联系。
–关系表达的不是实体物理上的联系(如车和车轮), 而是逻辑上的链接(如整体部分关系)。
–所有关系隐含的都是双向的,意味着它可以从两个方 向上解释。
–在关系的命名上,通常使用动词,表达关系中实体的 相互作用。
Product
ERD-实体(Entity)
• 2、概念实体和逻辑实体
• 逻辑实体是对概念实体的细化,拥有完整的特征描 述。在ERD建模中,实体一词所指的通常就是逻辑实 体。
Number
Number
Date
Customer Name
Order
Sell Product
Name Quantity
Price
• 事件:注册、选课、销售 • 概念:账号、课程、权限
在图形表示法中,通常 使用能够表达其含义的 名词来作为实体的名称
ERD-实体(Entity)
• 2、概念实体和逻辑实体
–ERD中的实体主要以两种形式出现:概念实体和逻辑实 体,这两种形式分别具有不同的作用。
• 概念实体是一种抽象概念,不考虑概念背后的物理 存在,所以通常不包含与之相关联的甚特征(即属 性)。
– 例如,共享事物“学生”在逻辑数据模型下的描述可 能为“学生=(学号,标识符)+(姓名,4位汉字)+ (出生日期,日期) ……}”。
概述
• 在需求工程中,数据建模建立的是概念数据模型和逻辑数 据模型,不涉及物理数据模型。
概念数据模型(仅仅是概念)
规划
演化的数据模型 维护
概念数据模型(概念+属性) 逻辑数据模型
Name:Sandra Dee ID:205-7123 DOB:Jan 17,1962
实例
Student ID Name DOB
实体
ERD-实体(Entity)
• 1、实体的概念
–实体描述的常见类别有人、地点、对象、事件、概念 等。
–例如:
• 人:客户、学生、雇员
• 地点:商店、房间、地区
• 对象:图书、机器、产品
{最小~最大}
月份的域:{1~12}
Real
实数
{最小~最大}
考试得分:{0.0~100.0}
Text
文本
Text{属性的最大长度} 电话号码:Text(20)
Date
日期
{最早~最晚}
出生日期:{1900-1-1~今天}
Time
时间
{最早~最晚}
Boolean
布尔
Enumeration 枚举
{值1、…、值n}
ERD-实体(Entity)
• 3、进程实体(容易被忽视的实体)
–在实践中,除了静态的事物和抽象的概念之外,行为 和事件也是常见的实体类型。
–数据建模中对行为和事件的建模是为了了解它们在某 些时刻的快照或者它们的运行环境信息,而不是它们 所体现出来的功能和达成的结果。
–例如
• 在普通商店的管理系统中,如果发生了一个销售行为,系统会 需要记录下时间、地点、参与人员等行为发生时的环境信息, 此时就需要将销售行为建模为实体。
–属性是实体的特征,不是数据。属性会以一定的形式 存在,这种存在才是数据,被称为属性的值
–在图形表示法中,属性通常使用名词作为自己的名称
ERD-属性
• 2、值与域
–为了正确地说明一个实体的实例,属性的值就应该是 一个合法的或者有业务含义的值。也就是说属性的取 值范围应该是受限的,这个受限制的取值范围称为域
替代键
候选键 学号
身份证号 学生
姓名
出生日期
Байду номын сангаас主键
ERD-属性
• 4、属性的类型 –根据取值情况的不同,可以将属性分为下面的几种类 型: • 单值属性和多值属性 • 简单属性和组合属性 • 存储属性和导出属性
ERD-属性
• 4、属性的类型
–单值属性和多值属性
• 在描述实体的实例时,大多数的属性都只有一个值, 称为单值属性。但也有些特殊的属性可能会取多个 值,称为多值属性。
–属性的域定义了属性的合法取值。
–在数据建模中,分析人员应该为属性指定必要的域限 制。
–在过去的实践中,人们发现了一些常见的域限制,即 常见的数据类型,可以这些数据类型的基础上更有效 的对属性进行域定义。
ERD-属性
• 2、值与域
– 基于数据类型的域定义示例
数据类型 类型说明

例子
Number
整数
以一个简单的教室为例,教室里面的墙
壁、地面、讲台、黑板、桌椅板凳都是事物。 但是人们在理解这些事物时,并不是完全的 一一列举这些事物,而是下意识地对这些事 物进行分类,并掌握类别的特征。例如,人 们会一个“桌子”的类别概念来描述教室内 的所有桌子,并且给予“桌子”概念一些具 体的特征。这里的每个桌子都被称为一个实 例,对归类后的实例集合进行的类别描述称 为实体。
雇员
管理
雇员
在…工作
时间
(a) 学生
选择 (b)
课程
项目 (c)
ERD-关系
• 3、关系的基数
–衡量关系复杂度的另一个指标是关系的基数。
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