结构化分析技术的应用
结构化分析方法
结构化分析⽅法什么是结构化⽅法结构是指系统内各个组成要素之间的相互联系、相互作⽤的框架。
结构化开发⽅法提出了⼀组提⾼软件结构合理性的准则，如分解与抽象、模块独⽴性、信息隐蔽等。
针对软件⽣存周期各个不同的阶段，它有结构化分析（SA）和结构化程序设计（SP）等⽅法。
结构化分析⽅法结构化分析⽅法（Structured Method，结构化⽅法）是⼀种软件开发⽅法，⼀般利⽤图形表达⽤户需求，强调开发⽅法的结构合理性以及所开发软件的结构合理性。
结构化分析⽅法给出⼀组帮助系统分析⼈员产⽣功能规约的原理与技术。
它⼀般利⽤图形表达⽤户需求。
其基本思想是⾃顶向下逐层分解。
分解和抽象是⼈们控制问题复杂性的两种基本⼿段。
对于⼀个复杂的问题，⼈们很难⼀下⼦考虑问题的所有⽅⾯和全部细节，通常可以把⼀个⼤问题分解成若⼲个⼩问题，每个⼩问题再分解成若⼲个更⼩的问题，经过多次逐层分解，每个最底层的问题都是⾜够简单、容易解决的，于是复杂的问题也就迎刃⽽解了。
这个过程就是分解过程。
结构化分析⽅法把系统看作⼀个过程的集合体，包括⼈完成的和电脑完成的。
结构化分析⽅法的特点是利⽤数据流图来帮助⼈们理解问题，对问题进⾏分析。
是⾯向数据流的需求分析⽅法，是⽬前最成熟、应⽤最⼴泛的⽅法，主要特点是快速、⾃然和⽅便。
结构化系统分析⽅法从总体上来看是⼀种强烈依赖数据流图的⾃顶向下的建模⽅法。
它不仅是需求分析技术，也是完成需求规格化的有效技术⼿段。
结构化分析所使⽤的⼯具结构化分析⼀般包括以下⼯具:数据流图(Data Flow Diagram，DFD)数据字典(DataDictionary，DD)结构化语⾔判定表判定树后⾯将对它们⼀⼀做介绍。
结构化分析的⼯作步骤在介绍具体的结构化分析⽅法之前，先对如何进⾏结构化分析做⼀个总结性描述，以帮助⼤家更好地应⽤该⽅法。
初略的说主要如下步骤：1. 研究“物质环境”。
⾸先，应画出当前系统(可能是⾮计算机系统，或是半计算机系统)的数据流图，说明系统的输⼊、输出数据流，说明系统的数据流情况，以及经历了哪些处理过程。
文档结构化技术
文档结构化技术什么是文档结构化技术？文档结构化技术是指通过对文档内容进行分析和处理，将无结构的文档转化为结构化数据的一种技术。
它可帮助我们更好地理解文档的内容和关系，提供更高效、准确的信息检索和管理功能。
文档结构化技术的意义1. 提升文档管理效率传统的文档管理方式通常是将文档存储在文件夹中，以文件名作为索引。
但随着文档数量的增加，这种方式变得越来越难以管理。
文档结构化技术可以将文档内容进行解析和分析，提取出关键信息，建立索引，使得文档的检索和管理更加高效准确。
2. 改善信息检索体验结构化的文档可以更好地支持信息检索和自动化处理。
通过对文档内容进行结构化，可以将文档中的信息归类、标注，提供更精确的搜索结果。
这对于各种信息系统和搜索引擎来说，是提供更好用户体验的重要因素。
3. 可视化分析和挖掘通过结构化的文档数据，我们可以进行更深入的分析和挖掘。
可以使用各种数据挖掘和机器学习技术，对文档进行主题建模、情感分析等。
这对于商业智能、舆情监控等领域有着重要的应用价值。
文档结构化技术的实现方法文档结构化技术的实现方法主要包括以下几个步骤：1. 文档解析文档解析是将文档转化为计算机可理解的数据结构的过程。
在文档解析过程中，可以使用自然语言处理和机器学习等技术，对文档进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以获得更准确的结构化数据。
2. 文档标注文档标注是对文档中的关键信息进行标注的过程。
可以使用各种标注工具和方法，对文档中的关键词、实体、关系等进行标注。
标注的结果将作为文档的结构化表示，用于后续的索引和检索。
3. 文档索引文档索引是将文档结构化表示建立索引的过程。
可以使用各种索引技术，如倒排索引、B树等，对结构化的文档数据进行组织和存储。
通过建立索引，可以提高文档检索的速度和准确性。
4. 文档查询文档查询是用户通过关键词或查询语句对文档进行检索的过程。
在文档查询过程中，可以使用各种检索技术，如布尔检索、向量空间模型等，根据查询的条件和文档索引，找到满足条件的文档。
文档结构化技术解析
文档结构化技术解析标题：文档结构化技术解析：提升信息管理效率的关键引言：在当今信息爆炸的时代，快速且准确地获取和管理信息变得尤为重要。
而文档结构化技术正是一项可以为我们解决这一问题的关键技术。
本文将深入探讨文档结构化技术的多个方面，并分享我对这一技术的观点和理解。
第一部分：文档结构化技术的概述我们将以从简到繁的方式来介绍文档结构化技术。
文档结构化技术是一种将非结构化文本转化为结构化数据的过程，通过对文档进行分析和标记，使得文档中的信息可以被计算机系统理解和处理。
第二部分：文档结构化技术的应用领域在本节中，我们将探讨文档结构化技术在各个领域的应用。
无论是企业的信息管理、学术研究的文献整理，还是法律、金融等行业的合规性检查，文档结构化技术都发挥着重要的作用。
我们将介绍这些领域中成功应用文档结构化技术的案例，并讨论其带来的好处和挑战。
第三部分：文档结构化技术的实现方法在这一部分，我们将深入探讨文档结构化技术的实现方法。
主要包括基于规则的方法、机器学习方法以及自然语言处理方法。
我们将分析每种方法的优缺点，并讨论何时使用何种方法以实现最佳的文档结构化结果。
第四部分：文档结构化技术的挑战与前景文档结构化技术虽然带来了诸多好处，但也存在一些挑战。
本节中，我们将讨论文档结构化技术面临的挑战，如处理形式多样的文本、语义理解的准确性等。
我也将分享对文档结构化技术的未来发展和前景的个人观点和看法。
结论：文档结构化技术作为一项有价值且高质量的技术，为我们提供了快速、准确地获取和管理信息的有效途径。
通过对文档结构化技术的深入分析和讨论，我们可以更全面、深刻和灵活地理解这一技术。
无论是在企业管理、学术研究还是其他领域，文档结构化技术都将不断发展并发挥其巨大潜力。
观点和理解：文档结构化技术的出现，无疑为我们解决信息管理难题提供了有效的解决方案。
其通过将非结构化文本转换为结构化数据，使得我们能够更加方便地进行信息的搜索、过滤和分析。
结构化分析方法
结构化分析方法
结构化分析方法是一种系统性的分析方法，它能够帮助我们更
好地理解和解决问题。
在实际应用中，结构化分析方法被广泛应用
于工程、管理、信息技术等领域。
本文将介绍结构化分析方法的基
本概念、应用场景以及具体步骤。
首先，结构化分析方法是一种将复杂问题分解为若干个简单部
分并对其进行分析的方法。
通过对问题进行逐步分解，我们可以更
好地理清问题的本质，并找到解决问题的方法。
结构化分析方法的
核心思想是将问题进行分层次、分模块的分解，以便更好地进行分
析和解决。
在实际应用中，结构化分析方法可以应用于需求分析、系统设计、流程优化等方面。
例如，在软件开发过程中，我们可以利用结
构化分析方法对用户需求进行分解，从而更好地进行系统设计和开发。
在管理领域，结构化分析方法可以帮助我们理清业务流程，找
到优化方案，提高工作效率。
结构化分析方法的具体步骤包括，首先，对问题进行整体分析，确定问题的范围和目标；其次，对问题进行分解，将问题分解为若
干个子问题；然后，对每个子问题进行详细分析，找出问题的本质和关键因素；最后，对分析结果进行综合，找到解决问题的方案。
在进行结构化分析时，我们需要注意以下几点，首先，要保持问题的整体性，避免过度分解导致失去问题的整体视角；其次，要注重问题的关键因素，避免陷入细枝末节的分析；最后，要注重分析结果的综合，找到解决问题的整体方案。
总之，结构化分析方法是一种非常实用的分析方法，它能够帮助我们更好地理清问题的本质，找到解决问题的方法。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点，灵活运用结构化分析方法，从而更好地解决问题，提高工作效率。
结构化分析方法
结构化分析方法
结构化分析方法是一种用来分析和处理复杂问题的方法论。
它的目标是将问题分解为更小、更易处理的部分，从而更好地理解问题的本质和结构。
以下是结构化分析方法的一些基本原则和步骤。
1. 定义问题：首先要明确问题的范围和目标，确保大家对问题的理解一致。
2. 收集数据：通过收集相关的数据和信息，了解问题的背景和现状，获取必要的基础知识。
3. 分解问题：将问题分解为更小的子问题，以便更好地理解和解决。
可以使用流程图、树状图或其他适当的图表工具来展示问题的结构和关系。
4. 分析关系：分析每个子问题之间的关系和相互作用，确定它们在整体问题中的作用和重要性。
可以使用因果图或鱼骨图等工具来帮助分析。
5. 制定解决方案：根据对问题的分析，提出切实可行的解决方案。
可以利用决策矩阵或决策树等方法来评估和选择最佳方案。
6. 实施方案：将确定的解决方案付诸实施，监督和管理整个过程。
7. 评估结果：评估解决方案的效果和成果，进行必要的修正和
改进。
可以使用评估指标和反馈机制来监测和评价结果。
通过以上步骤，结构化分析方法可以帮助人们更系统地理解和解决复杂问题，使得分析过程更清晰、更有条理。
它可以应用于各种领域和行业，如工程、信息技术、管理和决策等，为问题解决提供有效的方法和工具。
文档结构化技术
文档结构化技术在当今信息爆炸的时代，人们面临着海量的文档信息，如何高效地管理和利用这些信息已经成为一个亟待解决的问题。
文档结构化技术应运而生，它能够将文档信息进行分析、分类和组织，使得用户可以更加方便地获取所需的信息。
一、文档结构化技术的概念和目的文档结构化技术是指将文档信息进行归纳、分类和组织的技术方法。
它通过对文档的内容、结构和语义进行分析，将文档信息进行标记、索引和组织，实现文档的结构化存储和管理。
其目的是为了提高文档信息的可搜索性、可访问性和可利用性，使用户能够更加方便地获取所需的信息。
二、文档结构化技术的主要方法和技术1. 文档分析技术文档分析技术是文档结构化的基础，它通过对文档的内容、结构和语义进行分析，提取文档中的关键信息和特征。
其中，内容分析主要包括文本抽取、词频统计和关键词提取等方法；结构分析主要包括文档的标题、段落和表格等结构的识别和提取；语义分析主要包括文档的语义关系和语义标记等。
2. 文档标记技术文档标记技术是为了方便文档信息的索引和检索，将文档进行标记和注释。
常用的标记方法包括XML标记、HTML标记和Markdown标记等，通过给文档添加标记，可以使得文档信息更加结构化和易于处理。
3. 文档索引技术文档索引技术是为了提高文档信息的搜索效率，将文档中的关键词和特征进行索引。
常用的索引方法包括倒排索引、向量空间模型和词袋模型等，通过建立索引，可以快速地定位和检索文档信息。
4. 文档组织技术文档组织技术是为了方便用户对文档信息的浏览和阅读，将文档进行组织和整理。
常用的组织方法包括目录组织、标签组织和分类组织等，通过对文档进行组织，可以使用户更加方便地获取所需的信息。
三、文档结构化技术的应用领域1. 文档管理系统文档管理系统是指通过文档结构化技术对文档进行管理和控制，实现文档的版本管理、权限控制和共享交流等功能。
它可以帮助组织有效地管理和利用文档资源，提高工作效率和协同能力。
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究视频结构化技术是目前大数据应用领域中非常重要的一种技术。
该技术可以将图像和视频中的信息提取出来，转化为结构化的数据以便进行分析和应用。
在交通领域，视频结构化技术可以对各类交通场景中的数据进行分析，例如车辆行驶路径、速度、停留时间等数据，这些数据对于交通管理、智能交通等领域非常重要。
智能交通领域是视频结构化技术的一个重要应用领域。
通过视频结构化技术，可以实现交通场景下的智能分析和管理，提高交通效率与安全性。
在具体应用中，视频结构化技术主要可以用于以下几个方面：1、车辆侦测与跟踪：利用视频结构化技术可以对车辆进行侦测和跟踪，快速准确地提取出车辆的各项信息，例如车辆颜色、车型、速度等数据。
这些数据可以为交通管理和智能交通提供基础数据支持。
2、交通分析与预警：通过分析视频结构化数据，可以精准地分析交通状况，例如交通流量、拥堵情况、交通事故等。
同时，也可以对交通情况进行预警，提前采取相应措施，从而减少交通事故的发生。
3、违章监测与处罚：视频结构化技术可以实现违章车辆的自动识别，例如闯红灯、违规超车等行为，从而快速准确地处罚违章骑车。
二、视频结构化技术在城市规划中的应用视频结构化技术可以应用于城市规划领域，帮助城市规划者更好地了解城市交通情况，规划出更合理的交通方案。
具体应用：1、交通规划与设计：通过视频结构化技术可以快速准确地获取道路状况、交通流量等数据，这些数据可以为城市交通规划和设计提供有效的支持数据。
2、城市交通监管：通过视频结构化技术，可以对城市交通情况进行监控，及时发现交通违章行为，避免交通事故。
视频结构化技术可以应用于公共安全领域，监控公共场所，提高公共安全保障。
具体应用：1、人员监控：通过视频结构化技术可以监控不同场所中的人员行为，快速准确地识别出异常行为、危险行为等，避免公共安全事件的发生。
2、事件监管与应急响应：通过视频结构化技术，可以实现对事件场所的快速监控和数据分析，及时发现事件，采取相应的应急措施，提供更快更有效的应急响应和处理。
结构化分析方法
IT项目需求分析与管理之结构化分析方法(一)作者：雪影发表于2012 年 5 月 5 日分类：软件架构|暂无评论1、概述结构化开发方法是现有的软件开发方法中最成熟，应用最广泛的方法，主要特点是快速、自然和方便。
结构化开发方法包含三部分:•结构化分析方法(SA法)：结构化分析方法是面向数据流进行需求分析的方法，适合于数据处理类型软件的需求分析。
•结构化设计方法(SD 法)•结构化程序设计方法(SP 法)SA 法建模就是用抽象模型的概念，按照软件内部数据传递、变换的关系，自顶向下逐层分解，直到找到满足功能要求的所有可实现的软件模型为止。
结构化分析方法是传统软件工程中公认的技术成熟和使用广泛的需求分析方法。
它主要借助于分层数据流图和数据字典等图形及半形式化的工具表达系统的需求。
结构化分析方法结构化分析方法(Structured Analysis，简称SA 法)是面向数据流的需求分析方法，是70 年代末由Yourdon, Constaintine 及DeMarco 等人提出和发展，并得到广泛的应用。
它适合于分析大型的数据处理系统，特别是企事业管理系统。
主要应用技术和工具：数据流图（DFD）；数据字典（DD）；加工说明（PESPEC）；实体关系图（E-R）；状态变迁图（STD）等SA法的基本思想结构化分析的基本思想：“分解”和“抽象”分解：把系统的复杂性降低到可以掌握的程度，把大问题分解成若干小问题，然后分别解决。
抽象：即先考虑问题最本质的属性，暂把细节略去，以后再逐层添加细节，直至涉及到最详细的内容。
自顶向下逐层分解，顶层抽象地描述了整个系统，底层具体地画出了系统的每一个细节，而中间层是从抽象到具体的逐层过渡。
SA 法的步骤1⑴建立当前系统的“物理模型”;系统的“物理模型”就是现实环境的忠实写照，即将当前系统用DFD 图描述出来。
这样的表达与当前系统完全对应，因此用户容易理解。
SA 法的步骤2⑵抽象出当前系统的逻辑模型;分析系统的“物理模型”，抽象出其本质的因素，排除次要因素，获得用DFD 图描述的当前系统的“逻辑模型”。
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结构化语言
• 加工编号：2.1 • 加工名： 检验 • 加工逻辑：读入“学生证”及“申请单”，检验“学生 证”的有效性和“申请单”的合格性，if检验均通过则 让“申请单”通过，else输出“谢绝” • 加工编号：2.2 • 加工名： 审查接受申请 • 加工逻辑：根据传送过来的“申请单”审查申请人的以 往注册记录，if审查通过则根据申请内容区分不同的申 请事务，else输出“注册记录无效”。
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Date: 25. Feb 2005
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数据词典表示的条目
• 数据流 • 数据存贮 • 加工
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Date: 25. Feb 2005
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结构化分析工作内容和步骤
• 确定数据流图、确定数据字典、确定实体联系图。
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Date: 25. Feb 2005
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结构化分析技术的应用
数据流图 数据字典 实体联系图 (ER图)
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结构化分析技术的应用
• 结构化软件开发方法采用结构化分析 (Structured Analysis, 简称SA) 技术对问题进行分析 建模，它将问 题表述为：
• 数据流图＋数据字典＋ER图
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Date: 25. Feb 2005
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•
旅游时间 订票量
7~9月，12月 <=50 >50
1~6月，10月，11月 <=50 >50
折扣量
5%
15%
20%
30%
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Date: 25. Feb 2005
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判定树
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Date: 25. Feb 2005
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大学教务管理DFD
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判定表
• 判定表用于描述一些结构化语言不易表达清楚的加工逻辑。例 如，旅游票预订系统中，在旅游旺季7～9月份、12月份，如果 订票超过50张，则优惠票价的15％；50张以下，优惠5％。 在 旅游淡季1～6月份、10月份和11月份，若订票超过50张，优惠 30％；50张以下，则只优惠20％。
Date: 25. Feb 2005
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数据流图实例
• 大学教务管理
• 要求： • 首先接受学生提交的学生证和申请单，根据学生档案情 况检验学生证的有效性和申请单是否填写得正确，如果 有误则谢绝，如果无误则根据学生的注册记录情况审查 接收学生的申请要求。如果是申请注册， 则进行注册登 记；如果是申请选课，则先查询课程档案是否有满足申 请要求的课程，如果有则进行选课登 记，如果没有则通 知学生无此课。
Date: 25. Feb 2005
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结构化分析技术的应用
指导教师 刘世平 日期 2005.8.17
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＝ 被定义为 ＋ 与 m· · n 界域 [...，...] 或，选择括号内的某一项 [...|...] 或，选择括号内的某一项 “...” 引号内给出的是基本数据元素，无需进一步定 义 (...) 可选，圆括号内的项可出现也可不出现 {...} 重复，花括号内的项多次重复出现，重复次数的 上、下限也可在括 号边上标出
常见问题
• 画数据流图而不是画程序框图 –数据流从对数据进行加工的角度描述系统 –控制流是对数据进行加工的次序 • 数据流及加工的命名 –先命名数据流，再为加工命名 –数据流名称应有意义 –最好用动词短语为加工命名
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分层数据流图
• 1) 编号 • 2)父图和子图的数据平衡 • 3)分解的程度
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Date: 25. Feb 2005
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数据词典
• 数据词典(Data Dictionary，简称DD)和数据流图密切配 合，能清楚地表达数据处理的要求 。数据词典用于对数 据流图中出现的所有成分给出定义，它使数据流图上的 数据流名字、加工名字和数据存贮名字具有确切的解释。 每一条解释就是一条词条，按一定的顺序将所有词条排 列起来，就构成了数据词典
Date: 25. Feb 2005
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数据流图
数据流图描述问题空间中数据变换处理之间的逻辑关系
• 使用计算机行话 • 使用具体的计算机处理手段和方法 只需把要处理的问题的内部逻辑关系描述清楚
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Date: 25. Feb 2005
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数据流的表示实例
• • • • • • • • • • • 学生证＝学号＋密码 申请单＝学号＋(课程号＋选课学期) 谢绝＝["非法证件"|"不合格单"|"证单不符"] 注册＝学号 选课＝学号＋课程号＋选课学期 无此课＝学号＋课程号＋"无此课" 注册记录无效＝学号＋"注册无效" 学号＝"00000001".."99999999" 密码＝"000001".."999999" 课程号＝1{"英文字母"}4＋"0001".."9999" 选课学期＝"0001".."9999"＋["春季"|"秋季"]
1.2.1 基本数据流图
• 四种基本要素
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Date: 25. Feb 2005
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数据流之间的关系
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Date: 25. Feb 2005
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IT Education & Training
Date: 25. Feb 2005
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数据存贮表示
例如 • 借书记录＝{证号＋姓名＋书号＋书名 ＋借书日期 } • 库存书目＝{书号＋书名＋"库存总数"＋"现库存数"} • 借书日期＝日期
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分层数据流图
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Date: 25. Feb 2005
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分层数据流图
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Date: 25. Feb 2005
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加工表示的方式
• 1)结构化语言 • 2)判定表 • 3)判定树
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Date: 25. Feb 2005
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