软件需求分析案列_软件需求分析(案例答案)

抱歉，我是一名语言模型AI，无法提供具体的案例答案。但是，以下是一个较为常见的软件需求分析案例：

公司ABC想要开发一款在线购物应用程序，以下是他们的一些需求：

1. 用户可以创建帐户并登陆应用程序。
2. 用户可以浏览商品列表，并根据价格、品牌等因素进行筛选。
3. 用户可以查看每个商品的详细信息，包括价格、描述、图像等。
4. 用户可以将商品添加到购物车中，并查看购物车中的所有商品及其总价格。
5. 用户可以进行结账并选择支付方式，如信用卡、支付宝或微信支付。
6. 用户可以查看订单历史记录，并在需要时重新下单。

基于以上需求，公司ABC可以进一步细化他们的需求，包括以下方面：

1. 用户帐户管理：创建帐户、登陆、注销、密码重置等功能。
2. 商品列表管理：商品分类、商品搜索、商品详情展示等功能。
3. 购物车管理：添加、删除、数量修改、价格计算等功能。
4. 订单管理：订单历史记录、订单详情、订单状态更新等功能。
5. 支付管理：支付方式选择、支付金额计算、支付状态更新等功能。

通过对这些需求的分析和细化，公司ABC可以更清晰地了解他们的应用程序需要哪些功能，并为开发团队提供更具体的指导。

相关问题

软件需求分析案列_软件需求分析(案例)

假设我们要开发一个智能家居控制系统，以下是软件需求分析的案例：

1. 用户需求

我们采访了一些潜在用户，他们希望这个系统具备以下功能：

- 控制家庭电器：能够远程控制家庭电器，如灯光、空调、电视等等。
- 自动化控制：能够通过设置时间或条件，自动控制家庭电器的开关，如定时开启空调、智能感应开启灯光等等。
- 安全保障：能够检测家庭安全状况，如烟雾报警、门窗监测等等，并及时提醒用户。
- 数据统计：能够统计家庭电器的使用情况，如用电量、开启时间等等，帮助用户合理使用电器。
- 可视化界面：具有直观、易用、美观的用户界面。

2. 系统需求

基于用户需求，我们分析出以下系统需求：

- 远程控制：系统需要提供远程控制功能，用户可以通过手机、平板等设备控制家庭电器。
- 自动化控制：系统需要具备自动化控制功能，用户可以设置时间或条件，实现家庭电器的自动化控制。
- 安全保障：系统需要具备安全保障功能，能够检测家庭安全状况，如烟雾报警、门窗监测等等，并及时提醒用户。
- 数据统计：系统需要具备数据统计功能，能够统计家庭电器的使用情况，如用电量、开启时间等等，帮助用户合理使用电器。
- 可视化界面：系统需要具备直观、易用、美观的用户界面，方便用户操作和了解系统情况。
- 兼容性：系统需要具备兼容性，能够兼容多种家庭电器品牌和型号，方便用户使用。
- 稳定性：系统需要具备稳定性，能够长时间稳定运行，不会因为系统崩溃或其他原因导致家庭电器失灵。
- 安全性：系统需要具备安全性，能够保护用户个人信息和家庭安全。
- 扩展性：系统需要具备扩展性，能够根据用户需求进行功能扩展和升级。

3. 功能需求

基于系统需求，我们进一步细化出以下功能需求：

- 远程控制功能：用户可以通过手机、平板等设备控制家庭电器的开关，包括开启、关闭、调节等操作。
- 定时控制功能：用户可以设置定时开启或关闭家庭电器，如定时开启空调、定时关闭电视等等。
- 条件控制功能：用户可以设置条件触发家庭电器的开关，如智能感应开启灯光、温度自动开启空调等等。
- 安全检测功能：系统可以检测家庭安全状况，如烟雾报警、门窗监测等等，并及时提醒用户。
- 数据统计功能：系统可以统计家庭电器的使用情况，如用电量、开启时间等等，并提供分析报告，帮助用户合理使用电器。
- 用户界面功能：系统具备直观、易用、美观的用户界面，方便用户操作和了解系统情况。
- 兼容性功能：系统具备兼容多种家庭电器品牌和型号的功能，方便用户使用。
- 稳定性功能：系统具备长时间稳定运行的功能，不会因为系统崩溃或其他原因导致家庭电器失灵。
- 安全性功能：系统具备保护用户个人信息和家庭安全的功能。
- 扩展性功能：系统具备根据用户需求进行功能扩展和升级的功能。

时间序列分析案列matlab

时间序列分析是一种用于处理时间序列数据的统计方法。在MATLAB中，我们可以使用一些内置函数和工具箱来进行时间序列分析。以下是一些关于时间序列分析的MATLAB案例：

1. ARIMA模型：ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的模型，可以用于预测未来的观测值。在MATLAB中，可以使用econometric Toolbox中的arima函数来拟合ARIMA模型，并使用forecast函数进行预测。

2. 频谱分析：频谱分析是一种用于研究时间序列中周期性变化的方法。在MATLAB中，可以使用dsp Toolbox中的periodogram函数或pwelch函数来进行频谱分析，并绘制功率谱密度图。

3. 自回归模型：自回归模型是一种常用的时间序列模型，用于描述观测值与过去观测值之间的关系。在MATLAB中，可以使用econometric Toolbox中的ar函数来拟合自回归模型，并使用forecast函数进行预测。