业务建模

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软件分析建模与PowerDesigner实现业务、数据和应用程序建模全流程解析
本书系统地介绍了业务建模、数据建模和应用程序建模的方法和过程,通过PowerDesigner的实现,使读者全面掌握软件分析建模的思想,是软件工程师学习软件分析、建模的入门教材。 PowerDesigner 12.5集中体现了软件分析建模的最新成果,是市场占有率最高的软件分析建模平台。它将需求模型理论、业务流程理论、实体联系理论、统一建模理论贯穿其中,实现了业务建模、数据建模和应用程序建模的无缝集成。 第1章 软件分析建模基础 1.1 软件分析建模概述1.2 业务建模概述1.3 数据建模概述- 1.3.1 概念数据模型- 1.3.2 物理数据模型中的物理图- 1.3.3 物理数据模型中的多维图- 1.3.4 XML模型 1.4 应用程序建模概述- 1.4.1 用例图- 1.4.2 类图、对象图、组合结构图和包图- 1.4.3 时序图、通信图、状态图、活动图和交互纵览图- 1.4.4 组件图和部署图 1.5 辅助建模工具概述1.6 分析建模实例- 1.6.1 学生上机系统的业务建模- 1.6.2 学生上机系统的数据建模 1.7 最具影响的软件分析建模平台- 1.7.1 Sybase公司的软件分析建模平台简介- 1.7.2 IBM公司的软件分析建模平台简介- 1.7.3 CA公司的软件分析建模平台简介- 1.7.4 Microsoft公司的软件分析建模平台简介 第2章 PowerDesigner软件分析建模的基本概念 2.1 PowerDesigner概况- 2.1.1 软件分析建模需要安装的软件- 2.1.2 PowerDesigner能够完成的分析建模工作- 2.1.3 PowerDesigner启动时的界面- 2.1.4 PowerDesigner新建模型的步骤- 2.1.5 模型类型的图标及扩展名- 2.1.6 PowerDesigner的工具选项板- 2.1.7 PowerDesigner模型对象的特性窗口- 2.1.8 PowerDesigner模型对象的列表窗口- 2.1.9 PowerDesigner检查模型的相关窗口 2.2 PowerDesigner的公共资源2.3 模型间的生成和跟踪关系- 2.3.1 模型、外部系统间的关系- 2.3.2 各种模型与需求模型间的跟踪关系 2.4 模型对象的快捷方式- 2.4.1 快捷方式的目标对象- 2.4.2 产生快捷方式的方法 2.5 模型对象的复制品- 2.5.1 复制品的源对象- 2.5.2 产生复制品的方法- 2.5.3 修改复制特性 2.6 模型的比较与合并- 2.6.1 比较模型- 2.6.2 合并模型
客户群体-业务规则
银行业务涉及多种客户类型,包括个人、团体和机构。 机构由具备特定业务或专业技能的个人组成,可能拥有法人资格或非正式组织结构。 团体也是由个人组成的,通常出于个人或家庭需求而存在。 客户之间可能存在各种关系,也可能是银行的潜在客户。 客户可能拥有多个地址,用于不同的目的和地理位置信息。
创建派对业务安装程序
最新的派对业务安装程序已经准备就绪。
经验总结及业务构想
挖掘产品需求,实现快速响应客户需求;构建闭环、自适应的精确营销流程;深入发现营销机会,助力精确营销实施;全面整合精确营销至数据业务营销推广;基于数据挖掘,实施数据业务精确营销。
如何利用数据驱动业务增长
最近几年,随着移动互联网的迅猛发展,大数据概念也愈发炙手可热,许多企业开始重视数据化管理。今天我们来探讨数据化管理的关键要点。首先,需要注意数据化管理中存在的误区:数据量大并不意味着能够有效驱动业务发展,因为数据质量问题可能导致数据无法有效应用于业务决策。例如,企业在数据采集过程中可能遇到模拟器刷量和欺诈行为等“脏数据”,如果没有有效的反作弊机制,这些数据将影响到数据挖掘分析的准确性。此外,规范化和标准化数据上报对确保数据科学管理至关重要。数据与业务紧密关联是评估数据价值的核心指标,因此确保数据与实际业务需求相匹配至关重要。企业在追求数据驱动业务发展时,应认识到解决数据质量和业务对接问题的紧迫性。
北风数据库业务追踪模板
适用于northwind原版数据库模板,为学习研究使用而设计。
业务问题可映射数据挖掘技术
业务问题可以映射到数据挖掘技术中。
业务数据库(ORACLE)环境信息
业务数据库环境信息 ORACLE_SID: dc_db1 | dc_db2 Schema Name: dc_db ORACLE_HOME: /oracle/product/11.2.0 数据库存储: ASM
总账——日常业务期末处理分析
畅捷通T6数据流分析中,总账——日常业务(期末处理)转账定义:GL-bautotran。
精析互联网+大数据时代:主营业务与其他业务利润深度解析
互联网+大数据时代的利润结构分析:聚焦主营与其他业务 深入挖掘主营业务利润,细致剖析其多维度结构,涵盖产品、区域、渠道等关键要素,并对其他业务利润进行结构化分析,助力企业在数据驱动的时代背景下优化经营策略,提升盈利能力。