心智圖資源庫 系統分析師—軟體需求工程
軟體需求工程是系統分析師的重點章節,其中需求取得和需求分析是頻繁出現論文的章節。
編輯於2024-04-24 20:26:37이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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軟體需求工程
概述
需求層次
使用者需求
業務需求
系統需求
品質功能部署(QFD)
常規需求
期望需求
意外需求
需求獲取
使用者訪談
準備訪談
確定訪談目的
確定訪談中包含的用戶
準備訪談中的問題
開放式問題
封閉式問題
作出最終訪談的安排
訪談過程
限制訪談時間
尋找異常和錯誤的情況
深入調查細節
認真做好記錄
訪談的後續工作
首要任務是吸收、理解、錄音訪談所獲得的訊息
對使用者回答不上來的問題作記錄,安排到下次訪談確認
發送訪談備忘錄給用戶,確認被訪談者的貢獻,並確認回答錯誤的問題
使用者訪談的優缺點
良好的彈性,有廣泛的應用範圍
協調使用者時間有困難
面談資訊量大,記錄困難
足夠溝通技巧
足夠的領域知識
遇到機密問題和敏感話題
訪談形式
結構化(事先準備好一系列問題,有針對性進行)
非結構化(只列出粗略想法,全靠現場發揮)
實際上最有效的是兩者結合
問卷調查
調查表的製作
確定問題及類型
編寫問題
設計問卷調查表的格式
問卷調查的優缺點
短時間內以低廉代價從大量回答中收集數據
匿名填寫有利於真實回答
整理和統計容易
提高問卷返還率的方法
解釋問卷目的和使用方式
說明回答要求
拜託相關責任人督促填寫及返還
參加客戶會議回答問卷的資訊處理方向
減少問卷回答時間
設定獎品
取樣
樣本大小
計算公式:啟發式因子(α)*(可信度係數/可接受的錯誤)*(可信度係數/可接受的錯誤)
採樣的優缺點
加快數據收集速度
取決於系統分析師的主觀因素,依賴經驗與能力
情節串聯板
情節串聯板的概念
使用工具向使用者說明系統如何適合企業
情節串聯板的類型
被動式
類似圖片、PPT
主動式
類似電影樣片,可播放
互動式
如仿真、模擬、原型
情節串聯板的製作
靜態工具,如紙筆、PPT、圖片等
動態工具,如flash等動畫工具等
情節串聯板的優缺點
最生動需求取得技術,使用者友善、互動性強
時間代價高、獲取需求速度慢
聯合需求計劃(JRP)
聯合應用開發(JAD)
JRP會議
主要原則
優缺點
對有歧義的問題、需求最不清楚的領域十分有效
會議組織難度高和相關人員的能力要求高
成本較高效果明顯
需求記錄技術
任務卡片
特別適合對業務活動級的資訊收集與整理
場景說明
使用者對工作場景和過程的詳細描述
使用者故事
描述對使用者有價值的功能
內容
書面描述(用於計劃和備忘)
交談(細化故事)
測試用例(驗證故事實作)
形式為手工書寫的使用者故事卡
基本屬性
獨立性
可協商性
對用戶有價值
可預測性
短小精悍
可測試性
Volere白卡
類似任務卡的需求記錄工具
工具選擇
使用者故事和Volere白卡定位於最小需求項,適合敏捷方法使用
選取原則
借鑒現有模板
根據需要進行擴展或重新定義
要基於團隊、使用者、系統分析的技能因素選擇
需求分析
需求分析的任務
定義
精煉、分析、仔細檢視已獲取的需求,確保所有幹係人都理解並找出其中 錯誤、遺漏、不足的地方
任務
繪製系統上下文範圍關係圖
創建使用者原型介面
分析需求的可行性
確定需求的優先級
為需求建立模型
創建資料字典
使用QFD
需求分析的方法
結構化分析法(SA)
ER圖表示資料模型
DFD表示功能模型
DFD的主要作用
理解和表達使用者需求的工具,是需求分析的手段
描述系統內部邏輯過程,是需求分析結果的表達工具,系統設計的起點
存檔的文字資料,是進一步修改和充實開發計畫的依據
DFD的基本符號
資料流,具有名字和流向的數據,以標有名字的箭頭表示
加工,對資料流的變換,以圓圈表示
資料存儲,可存取的存儲信息,以直線段表示
外部實體,資料處理過程的資料來源及資料去向,以標有名字的方框表示
DFD的層次
頂層圖
描述整個系統的輸入、輸出資料流和外部實體
逐層分解
如何畫DFD
繪製過程
畫系統的輸入與輸出
畫DFD內部
為每一個資料流命名
為加工命名
檢查和修改原則
所有DFD只允許有四種基本圖形,每個圖形必須有名字
每個加工至少有一個輸入資料流和輸出資料流
DFD中需依層給加工編號
任何一個DFD子圖必須於它上一層一個加工對應, 兩者的輸入和輸出資料流必須一致
在整套DFD中,每個資料儲存必須既有讀的資料流,又有寫的資料流
可以在DFD中加入物質流幫助使用者理解DFD,但不可以夾帶控制流
STD表示行為模型
最適合描述事件驅動的即時控制系統
透過描述系統狀態和引起狀態轉換的事件表示系統行為
核心是資料字典
資料字典的條目
資料元素,資料項,資料的最小組成單位
資料結構,描述資料元素之間的關係
資料流
資料儲存
加工邏輯
外部實體
資料字典的作用
按各種要求列表
相互參照,便於修改
由描述內容檢索名稱
一致性檢驗和完整性檢驗
資料字典的管理
由DBA維護與管理
物件導向分析方法(OOA)
統一建模語言UML
UML結構
構造塊
事物
結構事務
行為事務
分組事務
註釋事務
關係
依賴
關聯
泛化
實現
圖
類別圖
物件圖
建構圖
組合結構圖
用例圖
順序圖
通訊圖
定時圖
狀態圖
活動圖
部署圖
製品圖
包圖
互動概覽圖
公共機制
規格說明(詳細說明)
公共分類(通用劃分)
擴充機制
修飾
規則
構造塊放在一起的規定
描述系統架構的視圖
邏輯視圖
行程視圖
實現視圖
部署視圖
用例視圖
用例模型
用例圖的元素
參與者
用例
通訊關聯
辨識參與者
人
其他系統
硬體設備,如IC卡
時鐘
合併需求獲得用例
注意使用案例命名
不能混淆用例和用例所包含的步驟
注意區分業務用例和系統用例
細化用例描述
使用案例名稱
簡要說明
事件流
非功能需求
前置條件和後置條件
擴充點
優先權
調整用例模型
包含關係
擴展關係
泛化關係
分析模型
定義概念類別
確定類別之間的關係
關聯關係
依賴關係
泛化關係
共享聚集
組合聚集
實現關係
為類別添加職責
屬性
方法
建立互動圖
順序圖
互動概覽圖
通訊圖
定時圖
分析模型的詳細程度問題
模型是開發過程中的輔助工作
問題領域的分析方法(PDOA)
強調多描述少建模
描述組成
注意問題域
關註解系統的待求行為
分析過程
收集基本資訊並開發問題框架,以建立問題域的類型
在問題框架類型指導下進一步收集詳細資訊並給出一個 問題域相關特性的描述
收集並用文件說明新系統的需求
需求定義
需求定義方法
嚴格定義方法
基本假設
所有需求都能夠被預先定義
開發人員與使用者之間能夠準確且清晰地交流
採用圖形(或文字)可以充分體現最終系統
適合情況
僅能適合規模小功能簡單的系統
原型方法
一種迭代的循環型開發方式
需要注意的問題
原型可以漸進式的完善需求
原型提供了克服交流困難的一個手段
原型提供了實際的、可供使用者參與的系統模型
原型提供了合適的系統開發環境
透過原型得到明確的需求定義後,應採用嚴格方法完成系統開發
軟體需求規格說明書
編寫方法
用好的結構化和自然語言編寫文本型文檔
建立圖形化模型
編寫形式化規格說明
內容和格式
範圍
引用文件
需求
合格性規定
需求可追蹤性
尚未解決的問題
註解
附錄
需求驗證
需求評審
技術評審類型
評審
檢查
走查
正式評審的過程
計劃
準備
進行評審
對評審結果採取行動
如何做好需求評審
分層次評審
正式評審與非正式評審結合
分階段評審
精心挑選評審人員
對評審人員進行培訓
建立標準的評審流程
做好評審後的追蹤工作
充分準備評審
需求測試
概念測試用例
需求測試的過程
需求管理
需求變更管理
需求基準
需求狀態
需求變更
需求風險管理
帶有風險的做法
無足夠的用戶參與
忽略了使用者分類
用戶需求的不斷增加
模稜兩可的需求
不必要的特性
過於精簡的SSR
不準確的估算
與需求有關的風險
需求追蹤
需求追蹤的內容
需求追蹤的目的
需求追蹤矩陣