数据流图DFD详解：逻辑模型构建与数据收集

"这份资料是关于数据流图（Data Flow Diagram，简称DFD）的详细介绍，作者自己整理了13页的内容，涵盖了DFD的基本概念、用途、使用方法以及绘制技巧。DFD作为逻辑模型的工具，用于描述系统中信息的流动和处理，帮助用户理解系统的逻辑流程，不受物理实现的影响。资料还强调了在系统分析阶段进行全面的数据收集、整理和分析的重要性，并提供了数据收集的具体渠道、来源和方法。" 在数据流图DFD中，主要包含以下几个关键元素： 1. **数据流 (Data Flow)**：表示数据在系统中的移动，可以是数据的输入、输出或在系统内部的传递。 2. **处理 (Process)**：代表数据的加工和转换，即系统执行的特定操作。 3. **数据存储 (Data Store)**：用于存储数据，可能是数据库、文件或其他形式的临时或永久性数据集合。 4. **实体 (Entity)**：系统外部与系统交互的人员、组织或系统，它们提供输入数据或接收输出结果。 在系统分析阶段，数据收集至关重要，因为它是建立准确模型的基础。数据收集主要包括以下方面： - **数据收集渠道**：包括现行的组织机构、业务流程、决策方式以及现有的报表、报告和图示。 - **数据来源**：包括组织内部的正式报告、现有系统的说明性文件以及组织外部的数据。 - **收集方法**：包括查阅档案、面谈调查、发调查表、测定、采样和实际动手参与信息处理。 数据调查的内容涉及输入信息、输出信息、处理过程和数据存储的详细情况。例如，需要了解哪些数据是系统输入，经过怎样的处理后转化为输出，以及数据如何在不同的数据存储之间流转。 通过使用DFD，可以逐步分解复杂的系统，将大问题拆分为更小、更易管理的部分，这有助于理解和改进系统的流程。在绘制DFD时，通常遵循自顶向下、逐步细化的原则，先创建一个高层次的概览，然后逐步细化每个部分，形成详细的数据流图。 总结来说，这份资料是学习和应用数据流图DFD的宝贵资源，涵盖了从理论到实践的全面知识，对于系统分析师和软件开发者来说具有很高的参考价值。通过掌握DFD，可以帮助设计出更符合需求、更高效的系统逻辑模型。