通过以上案例分析，可掌握数据流图的核心建模方法，理解如何从需求中抽象出系统逻辑结构，并运用分层思想逐步细化设计

[Borter]

三、数据流图绘制要点与常见错误

1. 绘制原则

• 自顶向下，逐层分解：从顶层的全局视角逐步细化到具体处理，避免一次性陷入细节；
• 保持平衡：父图与子图的输入输出数据流需一致，即子图必须完整实现父图中对应处理的功能；
• 简洁清晰：避免数据流交叉，同名数据流在不同层级图中含义一致。

2. 常见错误

• 处理节点无输入 / 输出：如 “成绩计算” 节点未连接数据流，导致逻辑不完整；
• 数据流命名模糊：使用 “数据”“信息” 等泛化名称，应明确标注具体内容（如 “课程学分数据”）；
• 数据存储与处理交互缺失：如 “报表生成” 未读取成绩表数据，直接生成报表。

四、延伸应用：数据流图与其他工具结合

• 与数据字典结合：为每个数据流、处理、数据存储编写详细说明（如数据项类型、处理逻辑公式），形成完整的需求文档；
• 与流程图对比：数据流图侧重数据流动，流程图侧重控制逻辑（如条件判断、循环），两者可互补用于系统设计；
• 在敏捷开发中的应用：通过轻量化数据流图快速梳理用户故事中的数据交互，辅助迭代开发。

 

通过以上案例分析，可掌握数据流图的核心建模方法，理解如何从需求中抽象出系统逻辑结构，并运用分层思想逐步细化设计。实际应用中需结合具体业务场景，灵活调整建模粒度，确保模型准确反映系统需求。