系统分析与设计是软件工程中的核心环节，旨在通过系统化的方法对用户需求进行分析，并设计出高效、可靠且可维护的系统

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系统分析与设计是软件工程中的核心环节，旨在通过系统化的方法对用户需求进行分析，并设计出高效、可靠且可维护的系统。根据不同的应用类型（如结构化系统、Web 应用、用户界面），系统分析与设计的方法和重点也有所不同。

结构化系统分析与设计
采用传统的瀑布模型，强调阶段性和文档驱动。常用工具包括：
- 数据流图（DFD）：描述数据在系统中的流动与处理。
- 实体关系图（ERD）：用于数据库建模。
- 结构化英语或判定表：描述业务逻辑。
  设计原则包括模块化、高内聚低耦合、逐步求精等。
Web 应用系统分析与设计
面向分布式、多用户、跨平台环境，需考虑：
- 客户端-服务器架构（如 MVC 模式）。
- 前后端分离设计（前端 React/Vue，后端 Spring/Django）。
- 安全性（身份验证、HTTPS、防止 XSS/CSRF）。
- 可伸缩性与性能优化（缓存、CDN、负载均衡）。
- RESTful API 或 GraphQL 接口设计。
用户界面（UI）分析与设计
关注用户体验（UX），强调直观、易用、美观：
- 用户需求调研（访谈、问卷、用户画像）。
- 线框图与原型设计（使用 Figma、Axure）。
- 可用性测试与迭代优化。
- 遵循 UI 一致性原则（颜色、字体、布局）。
- 响应式设计以适配不同设备。

整个过程通常从需求获取开始，经过可行性分析、系统建模、架构设计、详细设计，最终进入实现与测试阶段。现代方法趋向于结合结构化思想与敏捷开发实践，提升交付效率与质量。

数据流图（Data Flow Diagram，DFD）是结构化系统分析中的核心建模工具，用于描述系统中数据的流动、处理、存储和来源去向。它不关注控制流程或时间顺序，而是聚焦于“数据如何被系统处理”。

确定系统边界
明确系统的外部实体（数据来源与去向），即与系统交互的外部角色（如用户、其他系统）。
识别主要处理过程
找出系统对数据的主要加工或变换功能，用动词短语命名（如“处理订单”、“验证用户”）。
定义数据存储
标识系统中需要持久化保存的数据（如数据库、文件），表示数据的静止状态。
绘制数据流
使用箭头连接外部实体、处理过程和数据存储，表示数据的流动方向。
分层细化（逐层分解）
- 第0层图（上下文图）：展示整个系统作为一个整体，与其外部实体之间的数据流。
- 第1层图：将主处理分解为若干子过程。
- 第2层及以后：继续细化每个子过程，直到足够清晰。

符号	名称	说明
🟦 圆角矩形或圆圈	处理过程（Process）	表示对数据的加工或变换，必须有输入和输出数据流。命名格式：“动词 + 名词”，如“生成报表”。
➤ 箭头	数据流（Data Flow）	表示数据在系统组件之间的流动方向。箭头旁标注数据内容，如“客户信息”。
📄 开口矩形或长方体	数据存储（Data Store）	表示数据暂存或永久存储的地方（如数据库、文件）。只能由处理过程读取或写入。
🟧 矩形	外部实体（External Entity）	位于系统之外，但与系统交换数据的人或系统（如“客户”、“银行接口”）。

[客户] --> (提交订单) --> [订单数据库]
               ↓
         (生成发货单)
               ↓
           [仓库系统]

其中：

最终目标是通过DFD帮助开发团队清晰理解系统的功能结构和数据流转路径。
在这里插入图片描述