数据字典：需求分析建模详解——逻辑模型构建

数据字典在需求分析建模中扮演着关键角色，它是一个系统的组织化的数据元素清单，提供了对输入、输出、存储成分和中间计算的精确定义，确保了所有参与者（如系统分析员、项目经理、设计人员等）对系统理解的一致性。本讲解围绕第5讲的需求分析建模展开，主要内容包括： 1. **抽象与模型**： - 抽象是处理复杂问题的核心，它通过简化和隐藏不必要的细节，揭示出重复模式。抽象源于实验科学，主要通过数据采集方法和假设的形式说明来构建模型，用于预估结果，并在设计算法、数据结构和系统结构时提供指导。 - 模型根据其表现形式可分为具体模型（如直观模型、物理模型）和抽象模型（思维模型、符号模型、数学模型）。每个软件开发人员需从各自的视角理解系统的模型。 2. **需求分析建模过程**： - 首先，通过实地调查收集现实环境的信息，创建当前系统的物理模型，比如学生购买教材的实际处理流程。 - 接着，从物理模型中提炼出逻辑模型，去除非本质因素，例如抽取学生的申请流程中核心环节，如提交申请、审批、发票生成等。 - 最后，分析现有系统与目标系统的差异，设计目标系统的逻辑模型，这有助于明确系统改进或新系统的功能需求。 3. **具体方法**： - **结构化分析**：这是一种常用的需求分析方法，涉及数据建模（定义数据元素及其关系）、功能建模（描述系统如何处理数据）和行为建模（描绘系统的行为和交互）。 - **面向对象分析**：关注于对象的定义、关系和行为，强调系统组件之间的交互。 - **Jackson分析**：一种更具体的技术，它强调模块化和独立性，有助于细化需求分析。 4. **模型分类**： - 实体的抽象层次区分了模型的类型，具体模型通过直观形式反映现实，抽象模型则更侧重于思维和符号层面的表示，如数学公式和符号语言。 数据字典在需求分析建模过程中起着数据驱动和统一理解的作用，通过结构化分析和多种建模方法，帮助分析人员提炼核心需求，形成目标系统的设计蓝图。在整个过程中，模型的构建和抽象是关键，它确保了项目的顺利进行和系统的有效实现。