知识大全简述系统分析阶段主要工作任务

Posted 2022-07-26 知

篇首语：学而不思则罔，思而不学则殆。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全简述系统分析阶段主要工作任务相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

简述系统分析阶段主要工作任务

系统分析的主要内容包括：
数据的收集
数据的分析
系统数据流程图的确定
系统方案的确定等
系统分析阶段是整个MIS建设的关键阶段。

系统分析阶段的主要任务是什么, 简述数据库需求分析阶段的主要任务以及系统分析报告的主要内容

数据库需求分析阶段的主要任务：对现实世界要处理的对象（组织、部门、企业）等进行详细的调查，通过对原系统的了解，手机支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。
系统分析报告的主要内容：1.系统概况，系统的目标、范围、背景、历史和现状；2.系统的原理和技术，对原系统的改善；3.系统总体结构域子系统结构说明；4.系统功能说明；5.数据处理概要、工程体制和设计阶段划分；6.系统方案及技术、经济、功能和操作上的可行性。

系统分析阶段主要使用哪些表达工具

Fourior Transformation(or say Fourior analysis)
Various transformed domain, Laplace and z for instance

表格分配图是系统分析阶段用来描述( )

我刚刚考完试，试题和你的一样，你是不是和我一个学校的啊！

MIS战略规划阶段与系统分析阶段的区别？

MIS战略规划阶段的作用
1、合理分配和利用信息资源（信息、信息技术和人员），以节约信息系统的资源。
2、通过制定规划，找出存在的问题，更正确地识别出为实现企业目标MIS系统必须完成的任务，促进信息系统的应用。
3、指导MIS系统开发，用规划作为将来考核系统开发工作的标准。
我理解MIS战略规划阶段是系统分析阶段发展的目标，MIS战略规划阶段是“自下而上”的开发策略是从现行系统的业务状况出发，先实现一个个具体的功能，逐步地由低级到高级建立MIS。而系统分析阶段只是对电子系统的信息进行必要的分析没能和企业战略结合

在系统分析阶段，要明确系统的目的和需要，其主要环节有

A.决策分析 B.信息需求分析 C.决策集成

在系统分析阶段怎样对现行管理系统进行分析

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

系统分析阶段为什么要进行业务流程分析

本阶段业务流程分析的目的是：形成合理、科学的业务流程。通过分析现有业务流程的基础上进行业务流程重组（BPR），产生新的更为合理的业务流程。
(1)应用科学的推理步骤，使系统中一切问题的剖析均能符合逻辑原则，顺乎事物发展规律，尽力避免其中的主观臆断性和纯经验性。
(2)借助于数学方法和计算手段，使各种方案的分析比较定量化，以具体的数量概念来显示各方案的差异。
(3)根据系统分析的结论，设计出在一定条件下达到人尽其才、物尽其用的最优系统方案。
系统分析主要步骤：
①对研究的对象和需要解决的问题进行系统的说明，目的在于确定目标和说明该问题的重点和范围；
②收集资料，在系统分析基础上，通过资料分析各种因素之间的相互关系，寻求解决问题的可行方案；
③依系统的性质和要求，建立各种数学模型；
④运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；
⑤确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。一项成功的系统分析需要对各方案进行多次反复循环与比较，方可找到最优方案。

:管理信息系统中,系统分析阶段. 系统设计阶段分别主要解决什么问题

系统分析阶段：主要解决的就是管理系统中需要有那些功能，这些功能之间有何种联系，如何来实现这些功能。系统设计阶段：根据分析结果，设计管理系统中的结构图，主要解决的就是你的设计思路。。（如何实现？）

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