数据库设计的需求分析阶段是如何实现的？

一、数据库设计的需求分析阶段是如何实现的？

在数据库设计的需求分析阶段，参与需求分析的主要人员是分析人员和用户，由于数据库应用系统是面向企业和部门的具体业务，分析人员一般并不了解，而同样用户也不会具有系统分析的能力，这就需要双方进行有效的沟通，使得设计人员对用户的各项业务了解和熟悉，进行分析和加工，将用户的业务转换成为设计人员所需要的信息组织，即以规范化的方式进行整理，形成对业务流程描述的文档数据流图和数据描述的文档数据字典。

二、ppt设计需求分析怎么写模板？

1.1 编写目的 对产品或项目进行定义,包括修正或发行版本号.如果这个软件需求规格说明只与整个系统的一部分有关系,那么只定义文档中要说明的部分或子系统. 1.2 背景说明 说明项目或模块开发背景. 1.3 预期读者和阅读建议 列举软件需求。

三、需求分析与软件设计区别？

需求分析一般是分析用户需求，针对用户的需要提供的解决办法。 软件分析是对需求的实现性的分析，模块构成，页面组织、性能要求，设计规划等

四、仿真需求分析与系统设计的关系？

一般是需要先进行需求分析后再进行系统设计，需求分析作为系统设计的输入，系统设计的目标是为了实现用户需求。把用户需求转换为系统需求，所以需求分析实质上做的是理解用户的想法并描述出来，系统设计是把描述的需求转换落地的方案。

五、程序设计中需求分析工具有哪些？

这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作，尤其是在银行、金融、保险业。

SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。

R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。

展开来，讲讲数据分析~

这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层

第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等

，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQL Server2005或更高版本

，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库

，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别

，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——

商业智能

，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。

Excel软件

，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件

：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件

：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析

：SAS的一个分析分支

XLstat

：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能

4、表现层

表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：

办公常用，用来写数据分析报告；

Xmind&百度脑图：

梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；

Xcelsius软件：

Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。

最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！

六、ipo图是需求分析还是总体设计？

ipo设计图是对每个模块进行详细设计的工具，它是输入加工输出(input process output)图的简称，它是由美国ibm公司发起并完善起来的一种工具。

在系统的模块结构图形成过程中，产生了大量的模块，在进行详细设计时开发者应为每一个模块写一份说明。

ipo设计图就是用来说明每个模块的输入、输出数据和数据加工的重要工具。

ipo设计图的主体是算法说明部分，该部分可采用结构化语言、判定表、判定树，也可用n-s图、问题分析图和过程设计语言等工具进行描述，要准确而简明的描述模块执行的细节。

在ipo设计图中，输入、输出数据来源于数据词典。

局部数据项是指个别模块内部使用的数据，与系统的其它部分无关，仅由本模块定义、存贮和使用。注释是对本模块有关问题作必要的说明。尚普咨询告诉大家开发人员不仅可以利用ipo设计图进行模块设计，而且还可以利用它评价总体设计。

用户和管理人员可利用ipo设计图编写、修改和维护程序。

因而，ipo设计图是系统设计阶段的一种重要文档资料。

七、什么是进行数据库的需求分析uml？

需求分析是指某一系统在建立之初，与客户沟通后，得到一些数据，及理论知识，并由专门人员负责编写成文档。

八、做数据库需求分析应该考虑用户哪些要求？

需要考虑用户需要哪些数据来源，并且要将这些数据用来做何种处理，比如页面的展示需要什么数据，页面与页面之间的交互。

九、需求分析步骤？

1、概念明确----2、需求分析目的------3、如何识别需求---4、判断需求真伪----5、分析[ 用户故事评估框架、马斯洛框架、营销框架定位]---6、评判价值----7、砍需求能力---8、分类----9、排优先级----10、提升需求分析能力

十、厨师需求分析？

民以食为天！任何朝代，任何时代都需要厨师的辛勤劳作！现在的青年人选择做厨师职业的已经很少了！所以未来会有机器人替代厨师岗作操作的一些程序，总体来说以后的餐饮行业。厨师需求量很大