智慧教育
数据分类
可将其分为四类: 一是学生管理类大数据，包括学生基本信息数据、学生考勤数据、学生作业数据、学生成绩数据、学生在学校的各类表现数据等; 二是教师管理类大数据，包括教师基本信息数据、教师备课教案数据、教师课堂教学数据、教师批改作业数据、教师辅助学生数据等; 三是综合管理类大数据，包括学校基本信息数据、学校各项评比类数据等; 四是第三方应用类大数据，包括 GPS、地图、天气、安全、网上课堂、教学资源等。
数据采集
校通大数据采集途径目前可来自个人 PC 端录入、手机校通 APP 应用程序、移动 PAD 应用程大数据时代的教育管理变革序、第三方应用数据等。例如，PC 端主要采集基础信息类数据，手机校通 APP 应用程序主要采集学生日常表现数据、作业数据、成绩数据、家校沟通数据等。
校通大数据应用分为五个阶段:
数据存储，数据预处理，数据转换，数据建模，数据应用。
1、数据存储阶段是从各种数据源采集到数据的统一存储，采用HDFS 的分布式存储技术;
2、数据预处理阶段是依据一定的规则对采集到的脏数据、垃圾数据进行必要的清洗处理，减少不必要的工作量;
3、数据转换阶段是将采集来源不一、格式不一的数据按照约定的格式进行统一的转换，为数据建模扫清障碍;
4、数据建模阶段是根据各种不同的主题分析模型、数据挖掘模型的需求进行对应数据模型的搭建，并能满足各种商业智能应用，这是校通大数据应用的最核心之处;
5、数据应用阶段是在数据模型的基础上进行的各类统计分析、报表分析、图形分析、商业智能BI 应用和深度数据挖掘服务等。
他们还通过设计评论等互动环节来建立自己的信用，通过收藏等环节增加用户黏性。
学习分析就是利用数据和模型来预测学生在学习中的进步情况以及未来的表现和潜在的问题。
例如，相对单个学生而言，学生答题停留时间、对错状况、回头复习情况、网络提问、参与讨论等，计算机和网络都可以对此进行记忆分析，再以此为基础对学生的学习进行评价和诱导。由美国麦格劳－希尔教育出版集团开发的一种预测评估工具，就能帮助学生评估自己的所学知识与达标测验所需要求之间的差距，进而分析判断学习中有待提高的地方。
智慧校园产生的大数据也能为教育舆情监控提供天然的服务，能及时反映教育舆情的主流观点、传播趋势及相关的重要人物等信息。
在教育决策方面
大数据更能充分显示其作用之大。美国在大教育管理中就经常利用数据来就相关问题进行诊断和探索，以便作出相应的决策，如辍学危险期的学生状况、教育开支与学习成绩提升的关系、缺课与学生成绩的关系等。就此而言，大数据有利于推动“决策智能化”，使教育管理在业务驱动的基础上加强数据驱动的力度，即通过云平台使数据集聚，形成教育数据资源，然后深度挖掘和分析这些数据的价值，进而推动教育管理的智能决策。
( 三) 差异凸显教育管理的个性化
教育大数据的挖掘还可分析学生的兴趣、能力、特长，预测每个学生的需要。这样，大数据甚至可能颠覆传统教材、教学及考试制度。
2013 年3 月，贵阳市白云区9000 名学生开始英语教学信息化试点，教师与学生通过电子化教学手段进行互动，作业在平板电脑上完成，教师及时通过另一个终端进行作业批改，并进行个性化分析，从而在一定程度上实现了高效率的因材施教。例如，以平板电脑为载体，将课本内容、课后习题收录其中，然后对学生做题习惯、计算能力和速度、学生性别等数据进行区分，在教学的各个环节为学生提供个性化学习方案，就可以起到提高教学效率和教学质量的效果。
( 四) 共享数据凸显教育管理的整合性
哈佛大学和麻省理工大学就共同投入6000 万美元开发在线教育平台，免费开放两校的授课过程，并以开源形式向其他大学和教育机构免费开放。教育领域区域性的数据共享也是重要的发展趋势。如美国科罗拉多州教育部正在开发全州纵向数据系(SLDS)，旨在建立统一平台，将全州178 个学区和28 所公立高校的学生数据与福利、收入和劳动力等数据进行整合，并分析学生从幼儿园到大学的成绩，使地方行政官员和任课教师都能通过该系统了解和比较该州学生之间的表现，了解和分析收入水平、学前教育与中学阶段教育等因素对学生上大学、找工作等方面产生的影响。
教育领域中的大数据有广义和狭义之分，广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据，它具有层级性、时序性和情境性的特征；而狭义的教育大数据是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。
目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向，两个研究方向虽然同源，却在研究目的、研究对象和研究方法等方面截然不同。
一：教育数据挖掘
教育数据挖掘是综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法，对教育大数据进行处理和分析，通过数据建模，发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系，来预测学习者未来的学习趋势。《报告》通过对教育数据挖掘领域专家进行访谈，列出了教育数据挖掘的四个研究目标：
（1 ）通过整合学习者知识、动机、元认知和态度等详细信息进行学习者模型的构建，预测学习者未来学习发展趋势。
（2 ）探索和改进包含最佳教学内容和教学顺序的领域模型。
（3 ）研究各种学习软件所提供的教学支持的有效性。
（4 ）通过构建包含学习者模型、领域模型和教育软件教学策略的数据计算模型，促进学习者有效学习的发生。
《报告》指出，为了达到以上四个研究目标，研究者主要采用以下五类技术方法：
（1 ）预测。建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式，例如，研究者通过在线学习环境中学习者参与在线讨论的情况、测试情况等，预测学习者在该门课程的学习中是否有失败的风险。
（2 ）聚类。根据数据特性，将一个完整的数据集分成不同的子集，例如，研究者根据学习者在在线学习环境中学习困难、交互模式等将学习者分成不同的群组，进而为不同的群组提供合适的学习资源和组织合适的学习活动。
（3 ）关系挖掘。探索数据集中各变量之间的相关关系，并将相关关系作为一条规则进行编码，例如，研究者利用关系挖掘，探索在线学习环境中学习者学习活动和学习成绩的相关关系，进而用于改进学习内容呈现方式和序列，以及在线教学方法。
（4 ）人类判断过程简化。用一种便于人类理解的方式描述数据，以便人们能够快速地判断和区分数据特征，该方法主要以可视化数据分析技术为主，用以改善机器学习模型。
（5 ）模型构建。通过对数据集的聚类、相关关系挖掘等过程，构建供未来分析的有效现象解释模型。
二：学习分析
学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用，在国际上有专门针对学习分析研究和应用的国际会议“学习分析技术与知识国际会议”，目前已举办两届。在首届会议上将学习分析定义为“测量、收集、分析和报告有关学习者及其学习情景的数据集，以理解和优化学习及其发生情景”。新媒体联盟（New Media Consortium ）将学习分析定义为：利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学和评价进行实时修正。我国学者顾小清认为，学习分析是围绕与学习者学习信息相关的数据，运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据，根据解释的结果来探究学习者的学习过程和情景，发现学习规律；或者根据数据阐释学习者的学习表现，为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。学习分析是综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学和学习科学的理论和方法，通过对广义教育大数据的处理和分析，利用已知模型和方法去解释影响学习者学习重大问题，评估学习者学习行为，并为学习者提供人为的适应性反馈。例如，教师和学校根据学习分析的结果，调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行干预等。学习分析一般包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节。
（一）自适应学习系统中教育大数据应用
（二）教育数据挖掘和学习分析典型应用
教育
IBM
IBM与亚拉巴马州的莫白儿县公共学区进行大数据合作。结果显示，大数据对学校的工作具有重要作用。
希维塔斯学习（Civitas Learning）
“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。此外，还允许用户发现那些导致无谓消耗的特定课程，并且看出哪些资源和干预是最成功的。
渴望学习（Desire 2 Learn）
这家公司的新产品名为“学生成功系统”（Student Success System）。“渴望学习”声称加拿大和美国的1000多万名高校学生正在使用其学习管理系统技术。“渴望学习”的产品通过监控学生阅读电子化的课程材料、提交电子版的作业、通过在线与同学交流、完成考试与测验，就能让其计算程序持续、系统地分析每个学生的教育数据。老师得到的不再是过去那种只展示学生分数与作业的结果，而是像阅读材料的时间长短等这样更为详细的重要信息，这样老师就能及时诊断问题的所在，提出改进的建议，并预测学生的期末考试成绩。
梦盒学习（Dream Box Learning）公司
纽顿（Knewton）公司
产品“我的实验室/高手掌握”
教育数据与其他领域中的数据比较起来，有一些独特的特征。总结起来就是教育数据是分层的（hierarchical）。美国教育部教育技术办公室在《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》的第18页中写道：“教育数据是……分层的。有键击层（keystroke level）、回答层（answer level）、学期层（session level）、学生层（student level）、教室层（classroom level）、教师层（teacher level）和学校层（school level），数据就寓居在这些不同的层之中。”
智能手机终端的数据采集及分析系统 主要功能如下： 采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。 采集GPS信息：经纬度，时间，速度； 采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况； 获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理； 数据采集终端的主要功能如下： 实时诊断网络信息； 诊断分为空闲时诊断与使用时诊断； 空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。 发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息； 数据格式：XML文件格式； 传输方式：使用GPRS进行数据传输； 使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程； 诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；
审计数据采集与分析技术 计算机审计的含义 ?计算机审计有3层含义： –面向数据的审计 –面向现行信息系统的审计 –对信息系统生命周期的审计 面向数据的计算机审计流程 ?审前调查：电子数据的组织、处理和存储 ?数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技术 ?数据清理、转换、验证、建立中间表 ?数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 ?审计取证 一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储 1.审前调查的内容和方法 ?对组织结构调查 ?对计算机信息系统的调查 ?提出数据需求 2.电子数据的组织、处理和存储 电子数据处理的特点 ?存储介质改变 ?基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型 ?数据表示编码化（各种编码） ?带来系统控制和数据安全性的新问题 ?审计线索改变 如何表示数据 ?数据类型与数据取值 –数据类型决定了取值范围与运算范围 ?数据模型 –数据模型是对现实世界数据特征的抽象 –它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的2个层次 ? ?概念模型 –E-R模型的要素 ?实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 ?属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 ?联系：实体之间的联系，用菱形表示 ?数据模型 –关系模型 –层次模型 –网状模型 数据模型的3个要素 ?数据结构 –描述模型的静态特征 –是刻画数据模型最重要的方面 ?数据操作 –描述模型的动态特性 ?数据检索 ?数据更新（增加、删除、修改） ?约束条件 –一组完整性规则的集合 ?实体完整性 ?引用（参照）完整性 ?用户定义的完整性 关系模型 ?关系模型是目前最常用的一种数据模型 ?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 ?关系模型建立在严格的关系代数基础之上 ?关系模型概念单一，用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方便关系模型的数据结构 ?关系 –一张二维表，每一列都不可再分 –表中的行、列次序并不重要 ?元组 –二维表中的每一行，相当于一条记录 ?属性 –二维表中的每一列，属性有名称与类型。 –属性不可再分，不允许重复 ?主键 –由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录?域
用户界面设计实例 ● 设计的系统名称：个人日常事务管理系统 ● 针对用户群是：广大电脑用户（有一定的电脑操作基础），officer 和广大学 生。 一、系统需求分析（The system requirement ） 针对officer 和学生们的需求分析，从我自身分析：对于我日常的安排我平 时会用专门的记事本记录和更改，对于日常各种事务可能会冲突或不变携带，现在针对这些需求，设计出符合此人群适合的一款系统来帮助人们更好的安排日程和完成工作。此系统是要面向个人的，同企业系统相比，此软件要力求操作简单，效率要高效，由于针对的人群是officer 和大学生，这些人都是年轻的一代人，对计算机和系统都比较了解，而且倾向于华丽的界面，但是该系统同时要解决高效，较少的操作较快地达到用户的需求。由于工作原因或计算机系统崩溃等用户在本机保存的日程安排等数据可能丢失的情况，同时，有些情况下可能无法连接网络，此系统应支持 1.、本机数据保存。2、可以上传到服务器数据库，用户注册可获得免费的空间，用户注册后，只要登录就能在随时随地获得自己的日程安排等信息。 二、系统功能定义（The function definitions ） 个人日程管理系统主要是提供个人时间日程安排系统软件，它具有相当方便的操作接口，让用户能够对所安排的行程一目了然，除去主要功能还附带了更多功能和小工具，安排的行程可以生成通行路线，并会根据天气预报提醒当天安排是否影响。而且用户可以注册，注册后用户有更多的服务，安排的日程数据可以保存到本地同时可以更新到服务器，这样用户就算到外地也可以随时查看自己的日程安排，同时其他功能有：时钟提醒、通讯录、效率评估等。 实现功能（主界面导航）： 个人日常事 务管理系统
湖南工业大学科技学院 毕业设计（论文）开题报告 （2012届） 教学部：机电信息工程教学部 专业：电子信息工程 学生姓名：肖红杰 班级： 0801 学号 0812140106 指导教师姓名：杨韬仪职称讲师 2011年12 月10 日
题目：基于单片机的数据采集系统的控制器设计 1.结合课题任务情况，查阅文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述。 近年来，数据采集及其应用技术受到人们越来越广泛的关注，数据采集系统在各行各业也迅速的得到应用。如在冶金、化工、医学、和电器性能测试等许多场合需要同时对多通道的模拟信号进行采集、预处理、暂存和向上位机传送、再由上位机进行数据分析和处理，信号波形显示、自动报表生成等处理，这些都需要数据采集系统来完成。但很多数据采集系统存在功能单一、采集通道少、采集速率低、操作复杂、并且对操作环境要求高等问题。人们需要一种应用范围广、性价比高的数据采集系统，基于单片机的数据采集系统具有实现处理功能强大、处理速度快、显示直观，性价比高、应用广泛等特点，可广泛应用于工业控制、仪器、仪表、机电一体化，智能家居等诸多领域。总之，无论在那个应用领域中，数据采集与处理越及时，工作效率就超高，取得的经济效益就越大。 数据采集系统的任务，就是采集传感器输出的模拟信号转换成计算机能识别的信号，并送入计算机，然后将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监测，其中一些数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的市场需求量大，特别是随着技术的发展，可用数据器为核心构成一个小系统,而目前国内生产的主要是数据采集卡，存在无显示功能、无记忆存储功能等问题，其应用有很大的局限性，所以开发高性能的，具有存储功能的数据采集产品具有很大的市场前景。 随着电子技术的迅速发展，，一些高性能的电子芯片不断推出，为我们进行电子系统设计提供的更多的选择和更多的方便，单片机具有体积小、低功耗、使用方便、处理精度高、性价比高等优点，这些都使得越来越广泛的选用单片机作为数据采集系统的核心处理器。一些高性能的A/D转换芯片的出现也为数据采集系统的设计提供了更多的方便，无论是采集精度还是采样速度都比以前有了较大的提高。其中一些知名的大公司如MAXIM公司、TI公司、ADI公司都有推出性能比效突出的 A/D转换芯片，这些芯片普通具有低功耗、小尺寸的特点，有些芯片还具有多通道的同步转换功能。这些芯片的出现，不仅因为芯片价格便宜，能够降低系统设计的成本，而且可以取代以前繁琐的设计方法，提高系统的集成度。 数据采集器是目前工业控制中应用较多的一类产品，数据采集器的研制已经相当成熟，而且数据采集器的各类不断增多，性能越来越好，功能也越来越强大。 在国外，数据采集器已发展的相当成熟，无论是在工业领域，还是在生活中的应用，比如美国FLUKE公司的262XA系列数据采集器是一种小型、便携、操作简单、使用灵活的数据采集器，它既可单独使用又可和计算机连接使用，它具有多种测量
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/e43463384.html, 设计师必备的五种数据分析UI设计 数据分析在UI设计中运用非常多，且在大数据的前景下，数据分析的地位也非常高，UI设计中过多运用视觉设计技巧，往往忽视了用户体验，很大程度上只是在欣赏数据分析的视觉冲击，但却不懂分析的内容，这是致命的，也不是数据分析设计的初衷，那么如何做到让数据分析设计更易看懂，更加人性化，不仅能够做到美观，而且还能够很轻易的表达出意义来呢，我们来探讨这个问题。 本文会教你如何设计出极具美感的数据分析界面，且达到数据分析的效果，加强交互设计，让用户轻易获取数据信息。 一、数据可视化分析 1、原始数据分析 有时客户并不完全了解自己的数据，人员更替，平台迁移，数据遗失，没有专门的负责人去进行数据的管理和维护，都会造成数据的资源浪费。虽然随着时间过去，越早的数据价值越小，但是有人(我)说过，不能坦然面对过去的人，也无法面对将来。所以，先从整理过去开始吧。
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/e43463384.html, 2、营销数据分析 营销数据的重要性就不用赘述，既要多纬度多，又要分析深刻结论明了。最好又美观又能方便导出，还可以通过邮箱分享或者嵌入网页。
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/e43463384.html, 3、业务场景数据分析 能把已有业务场景数据可视化是比较个性化的需求了，但是一旦实现出来，某种程度来说还是能增加工作效率。
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/e43463384.html, 4、地理位置数据分析 一般的LBS场景是，将业务数据放置于地图中，用户可以获取可视化的数据分析，并能自行上传位置数据。但是现在也有结合物联网需求的可视化地理位置分析，是不是更有实感?看见我的快递努力的在朝我的方向移动，突然有点感动是怎么回事。 5、用户画像 当我真的被准确的定位成女屌丝的那一刻，我发现，我不太喜欢这个功能。所以并不面向用户本身的话，可能还不错。让商家去具象的了解用户的信息，做出判断和营销。
内部文档 服务行业数据采集分析系统介绍 一、客户及项目背景 爱玛客始于1998年，是一家国际领先的专业服务公司，为医疗机构、各类院校、运动和娱乐场所以及商务中心，提供备受赞誉的配餐服务、项目管理服务、以及制服和职业装服务。总部位于美国费城，全球大约有255,000名员工，在22个国家开展其业务。 其中爱玛客中国已经在北京, 天津, 上海, 苏州, 宁波, 徐州, 广州, 中山, 惠州, 福州, 厦门, 泉州, 成都, 西安, 等30多个城市为近250家医院, 工厂, 学校, 政府及商业写字楼提供包括环境保洁, 病人运送, 保安, 设备运行与维护, 洗衣及用品发放, 绿地维护, 配餐等在内的综合服务，聘用员工超过15,000人。 由于各方面业务的高速发展，集团在财务和供应链管理中，需要及时、有效、准确、便捷的对数据进行采集更新。为了保证相关管理工作的正常运转，确保数据的及时准确性，公司需要建立一套完善的数据处理系统实现对财务状况、供应商信息、产品、价格、库存量等进行采集与维护管理，系统简称ART。 二、系统要解决的问题 1.报表数据来源多、制作耗时费力 2.报表发放模式陈旧、效率低下 3.应用系统(Oracle财务、MEC、SCM等）的丰富数据未加以充分利用 三、系统建设要求 爱玛客公司基础业务数据库位于全球多个地区，系统要求按时、按规则，对基础数据库进行数据抽取，形成中间数据仓库。 基于数据仓库，完成数据的查询、分析、展现、打印、导出等，并根据业务需求的变化对财务及供应链科目进行增加、删除等维护。 按照业务要求进行流程封装，通过可配置的界面进行调度任务设定，完成定时自动将数据结果通过邮件方式发送给指定收件人。 四、业务及操作流程 系统管理员对系统机构用户、业务角色、数据及目录资源权限进行管理与维护，并按实际业务要求进行权限分配、调度任务设定等。 业务人员（财务、供应链相关）凭借ID和密码登录系统，制作并查看相关报表，可进行导出、打印等操作。同时，可根据业务调整要求进行相关科目的管理维护。 主管及部门领导，按时接收到由系统推送到邮箱的数据报表，掌握业务情况，及时发现和改正相关问题。 五、系统特色功能 数据抽取 数据ETL是基于调度器模块定时运行数据脚本，脚本中有若干任务的动作，用来从基础业务数据库中进行相关数据抽取，并把抽取的数据加密转换，最后装载到目标数据库，形成
软件界面友好性设计分析 xxx 重庆市合川区 摘要：软件界面的友好性设计对于系统正常操作、保证系统顺利运行具有十分重要的作用。通过界面的一致性设计，交互性设计，使软件界面美观、整洁、舒适，功能得到更完美的展示，软件使用更为友好。界面版式，颜色，布局达到一致性，输入输出达到交互性，二者统一于界面，让软件更完美。 关键词：界面友好性一致性交互性 Abstract: Software-friendly interface design for the system to normal operation, to ensure the smooth operation of the system has a very important role. Consistency through the interface design, interactive design, the software interface is beautiful, clean, comfortable and functional to be more perfect display, the software uses more friendly. Interface layout, color scheme and layout to achieve consistency, input and output to achieve interoperability, both united in the interface, so the software more perfect. Keywords: interactive consistency friendly interface 引言沈自晋《望湖亭记》第十出：虽然如此，佛靠金装，人靠衣装，打扮也是很要紧的。人如此，商品、软件亦是如此。一个友好的用户界面，直接影响该软件的寿命与市场，也是其质量的一个重要体现。 界面设计是人与机器之间传递和交换信息的媒介，包括硬件界面和软件界面，是计算机科学与心理学、设计艺术学、认知科学和人机工程学的交叉研究领域。是为了满足软件专业化标
数据采集与分析系统 1、NI 9234 数据采集卡 NI 9234作为4通道C系列动态信号采集模块，能针对配备NI CompactDAQ或NI CompactRIO系统的集成电路压电式(IEPE)与非集成电路压电式(IEPE)传感器，进行高精度音频测量。NI 9234具有102 dB动态范围，并能对加速度传感器和麦克风进行软件可选式集成电路压电式(IEPE)信号调理。4条输入通道借助自动调节采样率的内置抗混叠滤波器，同时以每通道高达51.2 kHz的速率对信号进行数字化。 2、DH5920动态信号测试分析系统 DH5920动态信号测试分析系统包含动态信号测试所需的信号调理器（应变、振动等调理器）、直流电压放大器、抗混滤波器、A/D转换器、缓冲存储器以及采样控制和计算机通讯的全部硬件，并提供操作方便的控制软件及分析软件，是以计算机为基础、智能化的动态信号测试分析系统。系统对应变(应力)及力、压力、扭矩、荷重、温度、位移、速度、加速度、转速等物理量进行自动、准确、可靠的动态测试和分析，是工矿企业、科研机构及高等院校在研究、设计、监测、生产和施工中进行非破坏性动静态应变、振动、冲击及各种物理量测量和分析的一种重要工具。
DHDAS控制与基本分析软件可以和各种型号的动态信号分析仪配套使用，用于软件控制仪器的量程、滤波、参数设置、以及信号的实时分析处理。 ◆软件特点： 运行于Windows2000/XP操作系统，用户界面友好、操作简便灵活； 强大的实时性：实时采集、实时保存、实时显示、实时分析等； 强大的分析、处理功能及完善的在线帮助； 不断推出新版软件，免费为老用户升级同类软件。 ◆软件功能： "一键设定"式控制功能使您的仪器操作更加方便、快捷。自主开发的底部驱动程序、通讯协议等与仪器配套使用的控制软件，可以完全控制仪器硬件系统，自动识别系统配置，完全实现虚拟仪器的功能和“一键设定”式操作。 强大的基本分析功能，满足您常规分析的各种要求。实时数据处理：实时采集、实时保存、实时显示、实时分析等强大的实时性；数据预处理：重采样、低通滤波、消除直流(均值)、消除线性趋势、曲线拟合、滑处理、数据段的截取、删除、另存、时域或频域的积分与微分、数字滤波器设计及滤波处理、虚拟通道计算等；数据加窗：矩形窗、汉宁窗、海明窗以及用于锤击法的力窗和指数窗等；
基于MATLAB的数据采集和分析系统设计 摘要：利用数据采集卡构建的数据采集系统一般价格昂贵且难以和实际需求完全匹配。声卡作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点。本文详细介绍了系统的开发背景,软件结构和特点,系统地分析了数据采集硬件和软件设计技术,在此基础上以声卡为数据采集卡,以MATLAB为开发平台设计了数据采集和分析系统。 本文介绍了MA TLAB及其数据采集工具箱, 利用声卡的A/ D、D/ A 技术和MATLAB 的方便编程及可视化功能,提出了一种基于声卡的数据采集和分析方案,该方案具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。用MA TLAB 语言编制了相应软件,实现了该系统。该软件有着简洁的人机交互工作界面,操作方便,并且可以根据用户的需求进行功能扩充。最后给出了使用该系统采集数据的使用实例。 关键词：声卡数据采集 MATLAB 信号处理 1绪论 1.1课题背景 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据采集，又称数据获取，就是将系统需要管理的所有对象的原始数据收集、归类、整理、录入到系统当中去。数据采集是计算机管理系统使用前的一个数据初始化过程。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。 数据采集（Data Acquisition）是将被测对象(外部世界、现场)的各种参量(可以是物理量，也可以是化学量、生物量等)通过各种传感元件作适当转换后，再经信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤，最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。 被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据测量方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，都以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量数据。 在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量和控制问题，常常需要对外部的温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集。数据采集技术是一种流行且实用的电子技术。它广泛使用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来，随着数字化技术的不断发展，数据采集技术也呈现出速度更高、通道更多、数据量更大的发展态势。 数据采集系统是一种使用极为广泛的模拟量测量设备，其基本任务是把信号送入计算机或相应的信号处理系统，根据不同的需要进行相应的计算和处理。它将模拟量采集、转换成数字量后，再经过计算机处理得出所需的数据。同时，还可以用计算机将得到的数据进行储存、显示和打印，以实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被用作生产过程中的反馈控制量。 数据采集系统是计算机测控系统中非常重要的环节，目前，有各种数据采集卡或采集系统可供选择，以满足生产和科研试验等各方面的不同需要，但由于数据源以及用户需求的多样性，有时并不能满足要求。特别是在某些使用中，需要同时高速采集多个通道的数据，而且为了分析比较各通道信号间的相互关系，常常要求所有通道的采集必须同步。现有的数据采集系统能够满足上述要求的比较少，且价格十分昂贵，体积较大，分量较重，使用十分不方便。 一般模拟量是通过各种数据采集卡进行数据采集。目前常用的是具有ISA 总线、PCI
关键词：声卡数据采集 MATLAB 信号处理 论文摘要：利用数据采集卡构建的数据采集系统一般价格昂贵且难以与实际需求完全匹配。声卡作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点。本文详细介绍了系统的开发背景,软件结构和特点,系统地分析了数据采集硬件和软件设计技术,在此基础上以声卡为数据采集卡,以MATLAB为开发平台设计了数据采集与分析系统。 本文介绍了MATLAB及其数据采集工具箱, 利用声卡的A/ D、D/ A 技术和MATLAB 的方便编程及可视化功能,提出了一种基于声卡的数据采集与分析方案,该方案具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。用MATLAB 语言编制了相应软件,实现了该系统。该软件有着简洁的人机交互工作界面,操作方便,并且可以根据用户的需求进行功能扩充。最后给出了应用该系统采集数据的应用实例。 1绪论 1.1 课题背景 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据采集，又称数据获取，就是将系统需要管理的所有对象的原始数据收集、归类、整理、录入到系统当中去。数据采集是机管理系统使用前的一个数据初始化过程。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。 数据采集（Data Acquisition）是将被测对象(外部世界、现场)的各种参量(可以是物理量，也可以是化学量、生物量等)通过各种传感元件作适当转换后，再经信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤，最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。 被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据测量方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，都以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量数据。 在智能仪器、信号处理以及自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题，常常需要对外部的温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集。数据采集技术是一种流行且实用的技术。它广泛应用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来，随着数字化技术的不断，数据采集技术也呈现出速度更高、通道更多、数据量更大的发展态势。 数据采集系统是一种应用极为广泛的模拟量测量设备，其基本任务是把信号送入计算机或相应的信号处理系统，根据不同的需要进行相应的计算和处理。它将模拟量采集、转换成数字量后，再经过计算机处理得出所需的数据。同时，还可以用计算机将得到的数据进行储存、显示和打印，以实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被用作生产过程中的反馈控制量。 数据采集系统是计算机测控系统中非常重要的环节，目前，有各种数据采集卡或采集系统可供选择，以满足生产和科研试验等各方面的不同需要，但由于数据源以及用户需求的多样性，有时并不能满足要求。特别是在某些应用中，需要同时高速采集多个通道的数据，而且为了分析比较各通道信号间的相互关系，常常要求所有通道的采集必须同步。现有的数据采集系统能够满足上述要求的比较少，且价格十分昂贵，体积较大，分量较重，使用十分不方便。 一般模拟量是通过各种数据采集卡进行数据采集。目前常用的是具有 ISA 总线、PCI 总线等接口形式的 A/D 采集卡，虽然数据传输率很高，但是还存在整个系统笨重，缺乏灵活性，不能实现即插即用，不适合小型、便携设备采用等缺点。另外这些类型的采集卡在计算机上安装比较麻烦，而且由于受计算机插槽数量、地址、中断资源的限制不可能挂接很多设备。因此，工程师们往往需要花费大量的时间和资源用于系统搭建。 随着工业技术的迅猛发展，生产规模的不断壮大，生产过程和制作工艺的日趋复杂，对自动测试和各种信息集成的要求也就越来越高。数据采集系统的好坏将直接影响自动测试系统的可靠性和稳定性，为了
故障录波数据分析系统的设计与实现 沈会斌 (北京中恒博瑞数字电力科技有限公司，北京) 摘要：本文阐述了故障录波数据分析系统的设计和实现方法。通过分析电力系统录波数据特征，以面向对象的方法对录波数据进行抽象归类，提出了开发录波数据分析系统的具体内核设计框架，并借助Borland C++Builder予以实现，实现后的软件系统已成功应用在DR6000系统中。 关键词：录波数据分析；面向对象设计；C++标准模板库STL；C++类设计；继承与多态；软件分层。 1.引言 在现代电力系统中,故障录波器正得到越来越广泛的应用。故障录波器监视电力系统运行状况，录波数据和波形图为现场技术工作人员正确地分析事故原因、研究反事故对策、处理事故、评价继电保护功能和装置运行状况提供了正确可靠的依据。同时,根据录波数据还可分析系统的故障参数、谐波含量、各种电气量的变化规律、故障点定位及系统元件参数测量。故障录波系统对保证电力系统安全可靠运行起着十分显著的作用,它已成为电力系统自动化控制与管理的重要组成部分。 我公司自主研发的录波器，经历过几代的发展，已经从最初的单片机发展成为高性能的DSP处理平台，在这个过程中，故障录波数据分析一直是非常重要的环节，因此，有必要设计出性能稳定，兼容性强且界面人性化的一种比较通用的故障录波数据分析系统。 本文研究的主题是故障录波数据分析系统的具体实现方法：从抽象对象的属性而构造出合适的数据层次和相关的支持类入手，采用面向对象的程序设计方法，充分应用Borland C++ Builder提供的所见即所得的开发方式，设计一个运行稳定、重用维护灵活和易于群组开发的通用分析软件系统。 2.系统设计 2．1功能需求 故障录波数据分析系统用来对故障录波设备记录的数据进行离线分析。软件采用的记录数据文件为标准Comtrade格式，因此对所有的标准数据文件均可利用该分析系统进行综合分析。其基本功能需求简述如下： 1.具备强大的数据分析解析功能，兼容符合Comtrade文件格式的所有录波器 厂家的数据文件。 2.需要有方便灵活的录波处理能力。
数据字典、作用 数据字典就是用来具体描述数据流图内数据的逻辑属性。数据字典的作用是对数据流图中的各种成分进行详细说明，作为数据流图的细节补充，和数据流图一起构成完整的系统需求模型。数据字典一般应包括对数据项，数据结构，数据存储和数据处理的说明。 原型过程模型和演化演化软件过程模型区别作用 原型过程模型 优点：（1）缩短开发周期（2）用户主导（3）开发灵活（4）容易掌握 原型模型用于：需求不确定和解决方案不明确的系统的开发。适用于开发信息系统中的最终用户界面。适用于用户事先说不清具体要求，或者虽然说明了要求，开发者却把握不准的系统。 开发步骤：1识别基本需要2开发工作模型3模型验证4修改和改进5判定原型完成6整理原型提供文档演化软件过程模型 是利用一种迭代的思想方法，它的特征是使用软件工程师渐进的开发逐步的完善的软件版本 增量模型：是一种渐进式的开发方法，其中的增量式指系统开发过程中，先开发出的基本功能，然后再逐步完善相关的功能。 特点：1以功能递增的方式进行软件的开发2能较快的生产可操作的系统3递进中可以不断完善自身4可改善测试效果和降低软件开发成本 螺旋模型：综合了瀑布模型和原型模型，并加入了风险分析机制。 四阶段：1计划2风险分析3工程实现4用户评价和阶段审评 步骤：1决定目标，替代方案和约束2识别和解决项目的风险3评估技术方案和替代解决方案4开发本次迭代的支付物和验证迭代产出的正确性5计划下一次迭代6提交下一次迭代的步骤和方案 适应场合：支持需求不明确、特别是大型软件系统的开发，并支持面向规格说明、面向过程、面向对象等多种软件开发方法，是一种具有广阔前景的模型。 JAD方法：管理人员和需求分析人员组成或联合开发团队，负责定义并详细说明目标系统的逻辑需求和技术可选方案 优点：1节省沟通时间2人员充分发表意见3提高适用性和成功率 缺点：1需较强的协调能力2需参与者较大的积极性和共同能力 RAD方法：对项目目标缺少共识的情况下，快速交互性的开发原型，借以发现和跟踪需求变化，短期内得到可用的产品，JAD协同实现 流程：1需求规划2用户设计-迭代3系统构建4系统转换 成功关键因素：1制定明确，大胆的目标2对每一个步骤周期设置时间表和期限3 RAD工具的支持4管理层的支持和有力的开发团队 软件体系结构 1、概念：软件体系结构为软件系统提供了一个结构、行为和属性的高级抽象，由构成系统的元素的描述、这些元素的相互作用、指导元素集成的模式以及这些模式的约束组成。软件体系结构不仅指定了系统的组织结构和拓扑结构，并且显示了系统需求和构成系统的元素之间的对应关系，提供了一些设计决策的基本原理。 2、意义 （1）体系结构是风险承担者进行交流的手段 （2）体系结构是早期设计决策的体现 （3）软件体系结构是可传递和可重用的模型 系统设计 1概要设计：主要是把需求转换为数据和软件体系结构，即进行总体结构设计 2详细设计：是对总体结构的细化，即对处理过程进行设计 结构化设计方法 1概要设计：模块独立性，内聚性，耦合性含义以及意义 2详细设计：流程图，PAD图，N-S图画法
大数据系统数据采集产品的架构分析 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 1.数据采集 2.数据存储 3.数据处理 4.数据展现（可视化，报表和监控） 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： ?数据源多种多样 ?数据量大，变化快 ?如何保证数据采集的可靠性的性能
?如何避免重复数据 ?如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。 Apache Flume Flume是Apache旗下，开源，高可靠，高扩展，容易管理，支持客户扩展的数据采集系统。Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。 Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。 Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。 ?Source
Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling 支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。 ?Channel Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。 ?Sink Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink 支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。
10.16638/https://www.doczj.com/doc/e43463384.html,ki.1671-7988.2019.06.025 基于Python的数据处理及图形化分析平台的 设计开发 张子良，陈俊豪，申明华 （上海汽车集团股份有限公司技术中心，上海201804） 摘要：主观评估作为人机工程研发过程中重要的评估手段，为整车开发提供重要的依据。每个主观评估问卷涉及到几百个问题和几十名评测人员的数据处理，传统主观评估数据处理流程非常耗时，需要进行大量的统计计算。最终的结果如果没有可视化展示，对于开发人员很难直观的去发现问题从而有针对性的解决问题。为了快速的对主观评估数据进行处理和有针对性的解决问题，借助Python编程语言对评估数据进行分析和可视化展示，进而更加高效、直观地将数据的变化趋势和规律展现给研究者。 关键词：Python；人机工程；主观评估；可视化 中图分类号：U462 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)06-71-03 Design and development of data processing and graphical analysis platform based on python Zhang Ziliang, Chen Junhao, Shen Minghua （SAIC Motor Technical Center, Shanghai 201804） Abstract: Subjective evaluation, as an important means of evaluation in the process of ergonomics research and development, provides an important basis for vehicle development. Each subjective assessment questionnaire involves hundreds of questions and dozens of Evaluator's data processing. The traditional subjective assessment data processing process is very time-consuming and needs a lot of statistical calculation. If the final result is not visualized, it is difficult for developers to find problems intuitively and solve them pertinently. In order to deal with the subjective evaluation data quickly and solve the problem pertinently, the Python programming language is used to analyze and visualize the evaluation data, and then more efficiently and intuitively show the changing trend and rules of the data to researchers. Keywords: Python; Ergonomics; subjective assessment; visualization CLC NO.: U462 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)06-71-03 前言 Excel对于数据的存储和处理存在自身的优势，利用图表、公式和数据透视表对关系简单，规律可循的数据进行处理和可视化。对于较大和繁琐数据最终的结果展示和数据管理功能并不友好，并且存在一定的局限性。 Python作为一个灵活性极高且轻量化的编程语言，可以很好的解决从数据导入、数据清理、数据分析、可视化展示、数据管理等完整的过程。Python不仅在数据处理方面存在先天优势，而且有丰富的数据处理包，使用十分方便，用较少 作者简介：张子良(1984-)，男，整车架构经理，工程师，就职于上 汽集团股份有限公司技术中心整车集成部，从事整车架构管理和人 机工程工作。 71
一、行业发展 1.移动互联网的飞速发展 随着近年来智能手机、移动设备、智能设备的普及，企业越来越注重网站和产品的交互设计及用户体验，很多公司成立了UI设计部门，但现在UI从业人员较少，供不应求，于是UI设计师的工资处于设计行业领先水平。 2.“互联网+”的提出 动计划。传统行业面临淘汰威胁，如金融、交通、零售等一些行业纷纷向互联网转型，IT技术领域的逐步拓展，让UI设计师成为了人才市场上十分紧缺的职业。 3.电商平台的繁荣 近年来，购物的趋势已从传统店铺成功转移到了网上购物，电子商务作为新兴行业快速发展至成熟稳定期。商品电子宣传成为热门，如店铺装修、网站建设、APP研发设计，都需要大量的UI设计师和美工。 现在科技对UI设计师的需求是越来越大了，很多UI招聘岗位都空缺很久，甚至企业招不到此类人才，而外包给广告设计公司做，成本高，时效也不高，所以很多企业宁愿高薪聘请自己的UI设计师。 二、数据分析 现在是互联网时代，UI就像是一个人的脸，好看的UI能吸引人的目光，所以UI设计越来越受到重视。国内的UI设计人才非常稀缺，国家信息产业部在2015年颁布的调查资料显示,当前国内专业的UI设计师不足9000人。 1. 市场招聘条件分析(上海ui设计就业形势分析：招聘待遇，工资10000-14999占比最多，达34%。经 验要求，3-5年工作经验要求的占比最多，达46%;学历要求，大专学历要求的占比最多，达50%。该数据仅供参考) 2. 平均薪酬分析(岗位的薪酬与工作经验并无直接关系，如销售类岗位。同时，岗位薪酬也与公司盈利情 况、岗位所在公司的重要程度等因素有关。) ↓
上海: 北京: 3.招聘需求量地区排行分析
统计分析软件系统架构设计 1.功能视图 2. 逻辑视图 2.1 系统模块视图 1. 数据采集系统 由于前期只是简单的采集访问数据，还没有和用户信息有太多的联系，也不需要用户的参与，所以暂时不用考虑。 2.数据分析系统
Visio, Rose 等都没装，先简单的画个草图吧 3.开发视图 3.1 易用性 3.2 性能 1 数据库采集系统 1）单独的数据仓库服务器 优点：省钱。 缺点：单独的服务器能力有限，不已扩充 方案：数据录入排队机制
2）集群的数据仓库服务器 优点：易于扩充，能抗很多的并发。 缺点：需要买很多机器哦 方案：按1个合理的均分策略，负载均衡，然后分析阶段时间数据合并。 3.3 可伸缩性 3.4 持续可用性 3.5 安全性 1. 数据采集系统 1）避免抓取用户敏感，如有必要，合理提示用户。 2）避免用户作弊，防止跨域提交数据。 2.数据分析系统 1）数据库，数据库仓库使用独立数据库服务器，有效的使用远程连接。 2）业务逻辑层只对界面层的webserver 开发服务接口和访问数据。 3）界面层的web应用程序实行session验证，如果只在公司内网访问，可以考虑windows 验证，管理用户和普通用户的权限和角色设计采用windows类似的角色，组的设计，方便，好扩展，易于管理。 4.关键疑难处理视图 4.1安全性控制 1.数据采集阶段 2.数据分析阶段 4.2 大访问量的并发问题和压力问题 1 数据库采集系统 3）单独的数据仓库服务器 优点：省钱。 缺点：单独的服务器能力有限，不已扩充 方案：数据录入排队机制 4）集群的数据仓库服务器 优点：易于扩充，能抗很多的并发。 缺点：需要买很多机器哦
软件详细设计报告文档模板1. 引言 1.1 编写目的 说明编写详细设计方案的主要目的。 说明书编制的目的是说明一个软件系统各个层次中的每个程序（每个模块或子程序）和数据库系统的设计考虑，为程序员编码提供依据。 如果一个软件系统比较简单，层次很少，本文件可以不单独编写，和概要设计说明书中不重复部分合并编写。 方案重点是模块的执行流程和数据库系统详细设计的描述。 1.2 背景 应包含以下几个方面的内容： A. 待开发软件系统名称； B. 该系统基本概念，如该系统的类型、从属地位等； C. 开发项目组名称。 1.3 参考资料 列出详细设计报告引用的文献或资料，资料的作者、标题、出版单位和出版日期等信息，必要时说明如何得到这些资料。 1.4 术语定义及说明 列出本文档中用到的可能会引起混淆的专门术语、定义和缩写词的原文。 2. 设计概述 2.1 任务和目标 说明详细设计的任务及详细设计所要达到的目标。 1.1.1需求概述
对所开发软件的概要描述, 包括主要的业务需求、输入、输出、主要功能、性能等，尤其需要描述系统性能需求。 1.1.2运行环境概述 对本系统所依赖于运行的硬件，包括操作系统、数据库系统、中间件、接口软件、可能的性能监控与分析等软件环境的描述，及配置要求。 1.1.3条件与限制 详细描述系统所受的内部和外部条件的约束和限制说明。包括业务和技术方面的条件与限制以及进度、管理等方面的限制。 1.1.4详细设计方法和工具 简要说明详细设计所采用的方法和使用的工具。如HIPO图方法、IDEF（I2DEF）方法、E－R图，数据流程图、业务流程图、选用的CASE工具等，尽量采用标准规范和辅助工具。 3. 系统详细需求分析 主要对系统级的需求进行分析。首先应对需求分析提出的企业需求进一步确认，并对由于情况变化而带来的需求变化进行较为详细的分析。 3.1 详细需求分析 包括： ?详细功能需求分析 ?详细性能需求分析 ?详细资源需求分析 ?详细系统运行环境及限制条件分析 3.2 详细系统运行环境及限制条件分析接口需求分析 包括： ?系统接口需求分析 ?现有硬、软件资源接口需求分析 ?引进硬、软件资源接口需求分析 4. 总体方案确认 着重解决系统总体结构确认及界面划分问题。