构建分析模型
如何构建可靠的数据分析模型
如何构建可靠的数据分析模型数据分析模型是在数据驱动的决策制定过程中起着关键作用。
在构建一个可靠的数据分析模型之前，我们需要明确的任务目标，清洗和准备数据，并选择适当的算法进行模型的设计与训练。
以下将介绍构建可靠的数据分析模型的关键步骤。
第一步，明确任务目标。
在构建数据分析模型之前，我们需要明确我们想要解决的问题。
这有助于我们确定模型的类型和数据准备的方向。
例如，如果我们的目标是预测销售额，那么我们可以选择回归模型；如果我们的目标是进行分类，那么我们可以选择分类模型。
第二步，数据清洗和准备。
数据的质量对于构建可靠的数据分析模型是至关重要的。
我们需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值。
我们需要对数据进行转换和归一化，以便使数据适应模型的需求。
同时，我们也需要进行特征选择和降维，以消除冗余特征和减少数据维度，从而提高模型的效率和准确性。
第三步，选择适当的算法。
选择适当的算法对于构建可靠的数据分析模型至关重要。
我们需要根据任务目标和数据特征选择适合的算法。
例如，对于回归问题，我们可以选择线性回归、决策树回归或者支持向量回归等；对于分类问题，我们可以选择逻辑回归、决策树分类或者支持向量机等。
我们也可以采用集成学习方法，如随机森林或梯度提升树，以提升模型的性能和鲁棒性。
第四步，模型的训练和评估。
在模型的训练过程中，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。
我们使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。
我们可以使用各种指标来评估模型的准确性和性能，如均方误差（MSE）和准确率等。
如果模型未能达到我们的期望，我们需要重新检查数据和算法，并进行调整和优化。
第五步，模型的验证和部署。
在构建可靠的数据分析模型之后，我们需要验证模型的泛化能力。
我们可以使用交叉验证方法来验证模型的性能，并进行模型的调整和改进。
一旦模型被验证为可靠，我们可以将其部署到实际应用中，并进行监控和更新，以确保模型的持续有效性。
构建有效的SWOT分析模型
构建有效的SWOT分析模型SWOT分析模型是一种广泛应用于企业战略管理、市场竞争和个人规划等领域的分析工具。
其名字由英文的Strengths（优势）、Weaknesses（劣势）、Opportunities（机会）和Threats（威胁）四个单词的首字母组成。
这个模型通过对企业自身和外部环境的评估，帮助制定战略决策和行动计划。
SWOT分析模型主要通过对企业内部优势和劣势、以及外部机会和威胁的分析，以达到全面了解企业发展情况、寻找当前和未来的竞争优势以及制定相应的战略方向的目的。
首先，我们来详细了解SWOT分析模型的四个维度。
优势（Strengths）代表企业在市场竞争中相对于竞争对手的优越地位。
优势可能来源于产品独特性、技术领先、品牌知名度、市场份额和财务实力等方面。
公司应充分利用自身的优势，强化核心竞争力，并将其发挥到最大效果。
劣势（Weaknesses）指的是企业相对于竞争对手的不足之处或缺陷。
劣势可能来自于资源不足、产品质量问题、市场定位不准确、内部管理薄弱等方面。
企业应识别和改善劣势，以提升自身的竞争力。
机会（Opportunities）代表着市场和外部环境中存在的有利条件，有助于企业增长和扩展市场份额。
机会可能来自于政府政策变化、新兴市场需求增长、技术创新等方面。
企业应准确识别机会，并迅速抓住机遇，利用市场环境来推动自身发展。
威胁（Threats）指的是市场和外部环境中可能对企业造成负面影响的因素。
威胁可能来自于竞争对手加强、法律法规变化、经济形势不稳定、技术落后等方面。
企业应认真面对威胁，制定相应的风险管理策略，防范可能带来的损失。
构建有效的SWOT分析模型需要遵循以下步骤：1.收集信息：收集和整理相关的内外部信息，包括企业内部的资源和竞争对手、市场环境的变化等。
可以通过市场调研、数据分析、竞争情报等手段来获取信息。
2.分析优势：评估企业在市场竞争中相对于竞争对手的优越地位，包括产品独特性、技术领先、品牌知名度等。
项目投资决策分析模型构建
项目投资决策分析模型构建随着经济的不断发展，项目投资成为了各个行业中的一项重要举措。
然而，由于投资风险较大，投资者需要有一套可靠的分析模型来进行决策。
在这篇文章中，我们将探讨项目投资决策分析模型的构建。
1.项目背景在具体讨论项目投资决策分析模型之前，我们先来了解一下项目背景。
项目投资是指投资者为了获得可观的收益而将资金投入到特定的项目中的行为。
然而，项目投资并非一帆风顺，它涉及到诸多风险和不确定性因素，因此需要借助分析模型进行决策。
2.项目投资决策因素在构建项目投资决策分析模型之前，我们需要明确项目投资决策的关键因素。
这些因素包括市场需求、竞争情况、技术可行性、项目财务可行性等。
了解和分析这些因素可以帮助投资者更好地评估项目的可行性和潜在风险。
3.项目投资决策分析模型的构建构建项目投资决策分析模型是为了帮助投资者在决策过程中更准确地评估项目的潜在风险和收益。
下面是一种常用的项目投资决策分析模型的构建过程。
3.1 收集数据在构建分析模型之前，我们需要收集相关的数据。
这些数据包括市场需求数据、竞争情况数据、财务数据等。
通过对这些数据的分析，可以为分析模型的构建提供有力的支持。
3.2 制定评估指标体系评估指标体系是项目投资决策分析模型的核心。
通过合理地制定评估指标，可以帮助投资者全面地评估项目的可行性和潜在收益。
评估指标体系应包括市场、技术、财务等多个方面的指标，并且需要根据实际情况进行权重分配。
3.3 数据分析与建模在数据收集和评估指标体系制定完成之后，我们可以进行数据分析和建模工作。
通过对收集到的数据进行统计和分析，可以获取项目投资决策所需的数据模型。
同时，通过建立数学模型，可以在决策过程中进行量化的评估和预测。
3.4 风险评估与决策项目投资涉及到各种风险和不确定性因素，因此风险评估是项目投资决策的一个重要环节。
通过对项目的风险进行评估，可以帮助投资者更好地把握投资机会和风险。
根据模型提供的风险评估结果，投资者可以进行决策，并做出相应的调整。
农业分析的模型构建与应用实践
农业分析的模型构建与应用实践随着科技的进步和技术的应用，农业分析的模型构建和应用实践成为农业领域中具有重要意义的工作。
本文将从不同角度，介绍农业分析模型的构建和应用实践。
一、农业分析模型的构建方法农业分析模型的构建方法有很多，常见的有统计学模型、经济学模型、生态学模型等。
统计学模型主要通过数据收集和分析来研究农业生产和发展的规律；经济学模型则注重农业经济效益和资源利用的优化；生态学模型则关注生态系统的平衡和农业可持续发展。
二、农业分析模型的应用领域农业分析模型的应用领域广泛，涵盖农业生产、资源配置、市场预测等方面。
在农业生产中，模型可以帮助农民预测和规划种植作物的最佳时间和地点，以达到最高的产量和经济效益。
在资源配置方面，模型可以分析和优化农田的土壤养分、水资源和肥料使用等，提高农业资源的利用效率。
在市场预测方面，模型可以通过对市场需求和供应的分析，预测农产品价格的变动，为农民制定农产品销售策略提供依据。
三、农业分析模型构建与快速发展的关系农业分析模型的快速发展得益于科技的进步和数据的积累。
现代农业生产和管理的数据收集和处理能力大大提高，可以为模型的构建提供更加可靠和详细的数据支持。
此外，计算机技术的发展和数学算法的创新也为农业分析模型的构建和应用提供了更多可能性。
四、农业分析模型在产量预测中的应用产量预测是农业分析模型的重要应用之一。
通过对气象数据、土壤信息、作物种植面积等因素的综合分析，可以预测农作物的产量。
这对农民来说具有重要意义，可以帮助他们制定种植计划和农产品的销售策略。
五、农业分析模型在资源配置中的应用资源配置是农业管理的重要环节，也是农业分析模型的又一个应用领域。
通过模型分析土壤养分、水资源和肥料等因素的分布和利用情况，可以进行合理的资源配置，提高农业生产效益和资源利用效率。
六、农业分析模型在市场预测中的应用市场预测是农业分析模型的又一个重要应用方向。
通过对市场需求和供应的数据进行统计和分析，可以预测农产品价格的变动趋势和波动情况，为农民提供决策依据。
create analysis model
create analysis model
"Create analysis model" 的字面意思是“创建分析模型”。
分析模型是一个用于理解、预测或优化特定过程或系统的框架或工具。
它可以是一个数学模型、计算机模型或逻辑模型，取决于所处理的问题和数据的性质。
分析模型在各种领域中都有应用，例如：
1. 商业分析：用于预测销售、市场趋势或消费者行为。
2. 科学研究：例如在生物学、化学或物理学中，分析模型可以帮助理解复杂的系统或现象。
3. 工程设计：在产品设计、制造或建筑中，分析模型可以用来优化性能、成本和安全性。
4. 健康科学：在医学、生物统计学或公共卫生中，分析模型可以用来预测疾病趋势、研究治疗效果或制定健康政策。
5. 金融：用于风险评估、投资决策或预测市场动向。
创建分析模型的过程通常包括以下几个步骤：
1. 明确目标：首先，你需要明确你想要通过模型实现什么目标。
2. 收集数据：根据目标，收集相关数据。
3. 选择合适的模型：基于你的目标和数据，选择一个合适的分析模型。
这可能需要一些统计或数学的知识。
4. 建立模型：使用编程语言（如Python、R等）或统计软件（如SPSS、Excel等）来建立模型。
5. 验证和优化：使用已知的数据来验证模型的准确性，并根据需要调整模型。
6. 应用和解释：将模型应用于实际问题，并根据结果进行解释和应用。
总的来说，“创建分析模型”是一个跨学科的过程，需要理论知识和实践技能，同时也需要对所处理的问题有深入的理解。
在线协作学习中小组学习投入的分析模型构建及应用
在线协作学习中小组学习投入的分析模型构建及应用
在线协作学习是一种灵活的学习方式，可以提供更多的互动和实践机会，尤其适用于小组学习。
为了更好地理解和分析小组学习的投入程度，可以构建一个分析模型来评估学习者在协作学习中的积极参与度、学习目标达成度和学习质量等方面的情况。
一种常用的分析模型是基于学习者行为的模型，在小组学习中根据学习者的行为和互动来评估学习的投入程度。
这个模型包括以下几个要素：
1.学习者的参与度：参与度是指学习者对协作学习活动的参与程度。
可以通过统计学习者的发言量、回复数和讨论参与频率等来评估。
2.学习者的学习目标达成度：学习目标达成度是指学习者在学习过程中是否达到了预期的学习目标。
可以通过学习者的学习成绩、作业提交情况、课程评价等来评估。
基于上述模型，可以通过以下步骤来进行分析：
1.收集学习者的行为数据：可以通过在线学习平台的数据统计功能，或者使用问卷调查等方式来收集学习者的行为数据，包括发言量、回复数、讨论参与情况等。
4.分析学习者的学习质量：根据学习者的学习笔记、讨论质量、报告质量等数据，可以评估学习者的学习质量。
通过对学习者的参与度、学习目标达成度和学习质量进行综合分析，可以了解小组学习的整体情况，并对学习效果进行评估。
可以将分析结果反馈给学习者，帮助他们了解自己的学习投入情况，有针对性地改进学习行为，提高学习效果。
还可以通过比较不同小组学习的数据，了解小组之间的差异和影响因素，并提出相应的改进措施，进一步优化小组学习的效果。
构建分析模型
分析模型
必须评审分析建模工作产品的正确性、 完整性和一致性，必须反映所有共利益者 的要求并建立一个可以从中导出设计的基 础。
分析模型
在技术层面上，软件工程开始于一系列的 建模工作，最终生成待开发软件的需求规 格说明和全面的设计表示。分析模型实际 上是一组模型，是系统的第一个技术表示。
分析阶段的目标[DEM79]
域分析的输入和输出
图7-2 域分析的输入和输出
分析建模的方法
一种考虑数据和处理的分析建模方法被称 作结构化分析，其中数据作为独立实体转 换。数据对象建模定义了对象的属性和关 系，操作数据对象的处理建模应表明当数 据对象在系统内流动时处理如何转换数据。 分析建模的第二种方法称作面向对象的分 析，这种方法关注于定义类和影响客户需 求的类之间的协作方式。UML和统一过程 主要是面向对象的。
数据对象
数据对象只封装数据——在数据对象内没 有对作用于数据的操作的引用。数据可以 表示为如图7-4所示的一张表，表头反映 了对象的属性。表体表示了数据对象的特 定实例。
数据对象的表格表示
图7-4 数据对象的表格表示
数据属性
数据属性定义了数据对象的性质，可以具 有三种不同的特性之一。它们可以用来：
这些问题的答案导致创建一组次场景，次场景属 于原始用例的一部分，但是表现了可供选择的行 为。
SafeHome实例[15]
编写用例
在很多情况下，不需要创建使用场景的图 形化表示。但是图形化表示可以促进理解， 尤其是当场景比较复杂时。UML为用例提 供了图形化表现的能力。图7-6为 SafeHome系统的初步用例图。
基于场景建模
企业市场分析研究的模型构建
企业市场分析研究的模型构建随着市场竞争日益激烈，企业面临着越来越多的挑战。
市场分析研究成为企业制定市场战略和决策的重要基础。
因此，建立一种科学的市场分析研究模型，对企业实现市场竞争优势具有重要意义。
一、市场分析研究的目的市场分析研究是指对企业所处市场的环境、竞争、潜力、趋势等进行全面深入的研究分析，以增强企业的市场竞争力和发展能力。
其主要目的有以下几个方面：1.了解市场环境：通过研究目标市场的政治、经济、文化等方面的情况，为企业了解市场环境提供基本依据。
2.确定市场需求：了解目标市场的需求情况和潜在需求，为企业制定产品策略和市场推广策略提供方向。
3.分析市场竞争：通过了解目标市场已有企业及其竞争策略，为企业选择差异化竞争策略提供基础。
4.确定市场潜力：通过对市场的规模、增长率等情况进行分析，为企业制定市场定位策略和市场营销策略提供参考。
二、市场分析研究模型的构建建立市场分析研究模型需要考虑以下几个方面：1.研究目标的明确：确定研究目标，如市场需求、市场份额、竞争对手等方面。
2.数据采集的方法：通过各种方式收集和调查数据，如市场报告、市场调查、竞争对手网站分析等方法，收集足够的数据基础。
3.数据分析方法的选择：根据收集的数据利用各种分析方法进行数据分析，如SWOT分析、市场规模分析、竞争对手分析等方法，对数据进行分层和分析。
4.人才培养和技术支持：为有效运用市场分析研究模型，需要培养一支懂市场营销和分析技术的团队，并配置相应的技术系统和软件支持。
三、市场分析研究模型的应用1.市场定位：通过市场分析研究模型，可以了解目标市场的需求和潜在需求，选择适当的市场细分和市场定位。
2.市场营销策略：通过了解竞争对手的策略，选择适当的差异化竞争策略进行市场推广和营销。
3.产品策略：了解市场需求，对产品进行定位和策略规划。
4.市场预测：通过对市场规模和增长率等的分析，进行市场的评估和预测。
四、市场分析研究模型的局限性市场分析研究模型虽然对企业的市场竞争力提升具有重要意义，但也存在一些局限性：1.数据不准确：市场上的数据往往是通过问卷调查、市场预测等方式得出的，存在一定的不确定性和误差。
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在很多情况下，不需 要创建使用场景的图 形化表示。然而，图 形化的表示可以促进 理解，尤其是当场景 比较复杂时。正如我 们提到的，UML的确 为用例提供了图形化 表现的能力。
开发活动图
UML活动图通过提供特定场景内交互流的 图形化表示来补充用例。类似于流程图， 活动图使用两端为半圆形的矩形表示一个 特定的系统功能，箭头表示通过系统的流， 判定菱形表示判定分支（每个箭头从标记 的菱形发出），水平线意味着并行发生的 活动。
决方案，那么这个类就是解决方案的一部分。 否则，如果某个类只需要说明一个解决方案， 那么这个类就是问题空间的一部分。一旦所有 的名词都被分离出来，我们该寻找什么？
还需要特别注意的是：什么不能是类或对象。 通常，决不应该用“强制性的过程的名称”为 类命名。例如，如果医疗图像系统的软件开发 人员使用名字"InvertImage"甚至用 "ImageInversion"定义对象，就可能犯下一个小 小的错误。从软件获得的Image当然可能是一个 类（这是信息域中的一部分），图像的翻类中定 义操作inversion（），但是不可能定义单独的 类来暗示“图像翻转”。如Cashman所言： “面向对象的目的是包装，但仍保持独立的数 据以及对数据的操作。”
需求分析向软件设计者提供信息、功能和 行为的表示，这些表示可以被转化为结构、 接口和构件级的设计。最终，在软件完成 后，分析模型和需求规格说明就为开发人 员和客户提供了评估软件质量的手段。
在整个分析建模过程中，软件工程师的主 要关注点集中在“做什么”而不是“怎么 做”方面．包括：系统处理什么对象？系 统必须执行什么功能？系统显示什么行为？ 定义什么接口？有什么约束？
泳道图
UML泳道图是活动图的一种有用的变形， 可让建模人员表示用例所描述的活动流， 同时指示哪个参与者（如果在某个特定功 能中涉及了多个参与者）或分析类对活动 矩形所描述的活动负责。职责由纵向分割 图的并列条形部分表示，就像游泳池中的 泳道。
面向流的建模
面向流的数据建模至今仍是最广泛使用的 分析表式法之一。尽管数据流图（Data Flow Diagram，DFD）及相关的图和信 息不是UML的正式组成部分，但是它们可 以补充UML图并提供对系统需求和流的补 充认识。
描述属性
属性描述已经选择的、包含在分析模型中 的类。实质上，属性是定义类—明确类在 问题空间的环境下意味着什么。
定义操作
操作定义了某个对象的行为。尽管存在很多不 同类型的操作，但通常可以粗略地划分为四种 类型：（1）以某种方式操作数据（例如，添加、 删除、重新格式化、选择）。（2）执行计算的 操作; （3）请求某个对象的状态的操作。（4） 监视某个对象发生某个控制事件的操作。这些 功能通过在属性和／或相关属性上的操作实现。 因此，操作必须“理解”类的属性和相关属性 的本质。
面向对象的分析
面向对象的分析（OOA），其目的是定义与即 将解决的问题相关的所有类（以及与其相关的 关系和行为）。为实现这一点，必须完成如下 一些工作： 1.在客户和软件工程师之间必须对基本的用户 需求进行交流。 2.必须确定类（也就是说，定义属性和方法）。 3.定义类的层次结构。 4.表现对象与对象的关系（对象连接）。 5.必须为对象行为建模。 6.上述1一5的工作步骤重复迭代直至模型完成。
DFD采取了系统的输入——处理——输出 观点，也就是说，流入软件的数据对象， 经由处理元素转换，最后以结果数据对象 的形式流出软件。数据对象由带标记的箭 头表示，转换由圆圈（也称作泡泡）表示。 DFD使用分层的方式表示，即第一个数据 流模型（有时也称作第0层DFD或环境图） 从整体上表现系统，随后的数据流图改进 环境图，提供每个后续层增加的细节。
．实体类是从问题的说明中直接提取出来的（例如F1oorPlan和 Sensor），也被称作模型或业务类。这些类一般代表保存在数据 库中的和贯穿应用程序（除非被明确删除）的事物。 ．边界类用于创建用户可见的和交互的接口（例如交互屏幕或打印 的报表）。实体类包含对用户来说很重要的信息，但是并不显示这 些信息。边界类被设计成负责管理实体对象对用户的表示方式。例 如，一个被称作Camera-Window的边界类可能负责显示 SafeHome系统的监视摄像头输出。 ．控制类自始至终管理“工作单元”也就是说，控制类可以管理 （1）实体类的创建或更新；（2）当边界类从实体对象获取信息后 的实例化；（3）对象集合间的复杂通信；（4）确认对象间交换的 数据或用户和应用程序间交换的数据。通常，直到设计开始时才开 始考虑控制类。
整体目标和原理
分析模型必须实现三个主要目标： （1)描述客户需要什么；（2)为软 件设计奠定基础；（3）定义在软 件完成后可以被确认的一组需求。 分析模型在系统级描述（说明系 统在软件、硬件、数据、人员和 其他系统元素发挥作用后应达到 的整体功能）和软件设计（说明 软件的应用程序结构、用户接口、 构件级的结构）的差距之间建立 桥梁。
创建数据流模型
数据流图有助于软件工程师开发信息域的 模型，并同时开发功能域的模型。当DFD 被改进到非常详细的程度时，分析师同时 也就完成了系统功能分解。并且，当进人 使应用具体化的处理时，DFD的求精导致 了数据的相应求精。
导出数据流图时有一些很有用的简单的指导原 则：（1）第0层的数据流图应将软件／系统描 述为一个泡泡；（2）主要的输人和输出应被仔 细地标记，（3）通过把在下一层表示的候选处 理过程、数据对象和数据存储分离，开始求精 过程；（4）应使用有意义的名称标记所有的箭 头和泡饱；（5）当从一个层转到另一个层时要 保持信息流连续性；（6）一次精化一个泡饱。 存在一种自然而然的趋势，即数据流图过于复 杂。当分析师试图过早地显示过多的细节或在 信息流中表示软件流程方面的内容时，就会发 生这种情况。
基于场景建模
尽管可以用多种方式度量基于计算机的系 统或产品，用户的满意度仍是其中最重要 的。如果软件工程师了解最终用户（和其 他参与者）希望如何与系统交互，软件团 队将能够更好地、更准确地刻画系统特征， 完成更有针对性的分析和设计模型。因此， 使用UML分析建模，将从开发用例、活动 图和泳道图形式的场景开始。
数据属性
数据属性定义了数据对象的性质，可以具有三 种不同的特性之一。它们可以用来：（1）为数 据对象的实例命名；（2）描述这个实例；（3） 建立对另一个表中的另一个实例的引用。
关系
数据对象可以以多种不同的方式互相连接。 考虑两个数据对象：person和car。在 person和car之间可以建立联系，因为这 两个对象之间是相关的。但这个关系是什 么呢？为确定答案，我们必须理解在将要 构建的软件的环境中人（在这里是指车主） 和车的角色。
基数和形态
数据建模的基本元素—数据对象、属性和关 系—为理解问题的信息域提供了基础。然而， 还必须理解与这些基本元素相关的其他元素。 我们已经定义了一组对象并表示了与之绑定的 对象／关系对。但是，就软件工程的目的而言， 简单地说对象X与对象冲关并没有提供足够的信 息。我们必须理解对象X的多少次出现和对象Y 的多少次出现相关，这引出了被称为基数的数 据建模概念。
构建分析模型
构建分析模型
在技术层面上，软件工程开始于一系列的 建模工作，最终生成待开发软件的需求规 格说明和全面的设计表示。分析模型实际 上是一组模型是系统的第一个技术表示。
需求分析
需求分析产生软件操作特征的规格说明， 指明软件和其他系统元素的接口，建立软 件必须满足的约束。需求分析让软件工程 师（有时这个角色也被称作分析师或建模 师）细化在前期需求工程工作中建立的基 础需求，并建立模型描述用户场景、功能 活动、问题类和类之间的关系、系统和类 行为以及数据流。
CRC建模
CRC（Class-Responsibility-Collaborator; 类一职责一协作者）建模提供了一个简单 方法，可以识别和组织与系统或产品需求 相关的类。Ambler用如下文字解释了 CRC建模： CRC模型实际上足表示类的标准索引卡片 的集合。这些卡片被分为三部分，项部写 类名，下面左侧部分列出类的职责，右侧 部分列出类的协作关系。
域分析
分析建模的方法
一种考虑数据和处理的分析建模方法被称 作结构化分析，其中数据作为独立实体转 换。数据对象建模定义了对象的属性和关 系，操作数据对象的处理建模应表明当数 据对象在系统内流动时处理如何转换数据。
分析建模的方法
分析建模的第二种方法称作面向对象的分 析，这种方法关注于定义类和影响客户需 求的。类之间的协作方式。UML和统一过 程主要是面向对象的。
基于类的建模
我们如何开发基于类的分析模型的元素— 类和对象、属性、操作、包、CRC模型和 协作图？
识别分析类
通过检查问题的陈述，或通过对为系统开发的 用例或处理叙述进行“语法分析”（使用本章 前面早已使用的术语），可以开始类的识别。 带有下划线的每个名词或名词词组可以确定为 类，并将这些名词输人到一个简单的表中，同 义词应被标注出。如果要求某个类实现一个解
创建控制流模型
对于很多类应用问题来说，为了获得关于 软件需求的有益理解，使用数据模型和数 据流图是很有必要的。然而，就像我们已 经提到的，有一大类应用问题是事件驱动 的而不是数据驱动的；这类问题产生控制 信息而不是报告或显示信息，并且，处理 信息时非常关注时间和性能。这样的应用 除了数据流建模外还需要使用控制流建模。
编写用例
用例捕获信息的产生者、使用者和系统本 身之间发生的交互。—从某个特定参与者 的角度用简单易懂的语言说明一个特定的 使用场景。 但是我们如何知道：（1）编写什么？（2） 写多少？（3）编写说明应该多详细？（4） 如何组织说明？如果想让用例像一个分析 建模工具那样提供价值，那么必须回答这 些问题。。