需求分析与建模 为什么要结构化需求分析？

为什么要结构化需求分析？（1）结构化讲特别强调数据变化和功能化合的图形化具体解释，它还除了一个上下文图（contextdiagram）（2）结构化结论是运用非常应用范围的、图形化的需求建模方法，它要注意作用于出现用户模型。

（3）用来多个模型从不同视角描述需求，和数据流图、数据字典、结构化数据英语、决策树、决策表等在实时自动系统中，还要利用状态图请看系统行为、事件列表、要件-后置镜头条件等（4）结构化讲区分于交互少、数据跳跃的情景。

什么是数据流建模？是指一个过程单独定义和分析数据的需求，以支持所需的业务流程，在组织你所选的信息系统的范围之内并且，数据流建模的过程牵涉到专业的数据建模者与业务利益相关者在内信息系统的潜在用户密切沟通数据分析规划及思路？

1、应明确需求，确定讲目标数据分析人员是室内外装饰工程领导或业务部门的需求，所以不过在此之前就是明确领导也可以业务部门你想要什么，他们到了最后想达到什么目标，这是最基本都，最重要的，明显脱离目标的数据分析根本没有意义。

2、梳拢业务逻辑在必须明确总结目标后，最好不要盲目根据自己的理解去陆续开展结论，要初步交流业务部门，散乱的头发清楚业务逻辑，.例如，技术部门对于相同模块业务，有差别策略，填写完全不同动作，假如我们不清晰明确就进行总结，很容易明显脱离业务部门需求，还得四次返工，因此一定得梳理清晰的业务逻辑。

3、重新搭建数据分析框架在明确目标和业务逻辑后，就可以搭建中基础数据分析框架了，数据分析框架包括：我们结论要用到的方法或模型，是需要分析的指标，指标数据来源等等4、比较明确指标，收集数据在分析什么框架搭建结束后，我们要的指标和数据就基本是比较明确了，这一次要做的就是收集数据了，数据收集比较多有两大途径，一是自己其他提取数据（公司数据库内个数据挖掘），二是技术部门需要提供，自己提纯数据可以遵循自己的想法编写代码某些，难度不太大。

我们具体事例说下从业务部门某些数据在和业务部门收集数据过程中要不光特别注意，确定好数据收集模板和数据统计维度，和指标的单位等，是因为业务部门到底你打算的数据维度是什么样的，信息过宽的结果是带给你和业务部门extra工作量。

5、数据清洗在某些到数据后，要对数据并且整理好，国家规范数据格式，以及原始数据的格式规范，以及数据的后续统计操作，数据清洗会占用带宽较容易的时间，的确它改变着你后续分析的质量我我曾经在做实证时，因为数据清洗不彻底导致返工，那感觉上是真的非常痛苦。

真有所谓模型运行5分钟，数据抽取1小时在打算好干净但是绝对没问题的数据后，就也可以接受数据建模了，建立模型，资源而数据，接受讲，这那块就得生克制化业务逻辑来通过7、数据可视化在并且数据分析过程中，假如你只是因为细述一堆数字，领导和业务部门看了会头晕脑胀，是为让他们清晰明了的看出来数据思想活动出来的问题，要对分析的数据结果参与可视化，做一些简洁明快比较直观的图表。

8、内容汇报这个时候，我们要把我们前面能得到的分析结果自然形成报告（PPT），做了汇报给领导在撰写报告的过程中，要再注意的应该是mece法则因此指标数据来源比较明确，其他的就靠大家放弃自由可以发挥了数据

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