【系統分析師之路】2018年上系統分析師下午論文真題

2018年上系統分析師下午論文真題

• • 【系統分析師之路】2018年上系統分析師下午論文真題
  • • 試題一 論信息系統開發方法論
    • 試題二 論軟件構件管理及其應用
    • 試題三 論軟件系統需求獲取技術及應用
    • 試題四 論數據挖掘方法及應用

試題一 論信息系統開發方法論

信息系統的開發一般分為系統規劃、需求定義、系統設計、實施和維護等主要五個階段，每 一個階段都應該在科學方法論的指導下開展工作。隨著信息系統規模的變化和傳統開發方法 論的演變，信息系統開發過程經歷了“自底向上”和“自頂向下”兩種方式 請圍繞“信息系統開發方法論”論題，依次從以下三個方面進行論述。
1.概要敘述你參與分析和開發的信息系統以及你所擔任的主要任務和開展的主要工作。
2.分別說明信息系統“自底向上”和“自頂向下”兩種系統分析設計方式。詳細闡述系統 遵循“自底向上”方式和“自頂向下”方式設計開發的優缺點。
3.詳細說明你所參與的信息系統是如何遵循“自底向上”、“自頂向下”或綜合“自底向上”和“自頂向下”兩種方式進行的分析、設計和開發的。

【解答】
結構化方法屬于自頂向下的開發方法，其基本思想是“自頂向下，逐步求精”，強調開發方法的結構合理性及所開發軟件的結構合理性。
它的優點是目前最成熟，應用較廣泛的一種工程化方法；
它的缺點有：
1）開發周期長，難以適應環境變化
2）早期的結構化方法注重系統功能，兼顧數據結構的方面不多
3）結構化程度較低的系統，在開發初期難于鎖定功能要求
自底向上的開發方法本質上就是不斷歸納、不斷抽象的過程。
自底向上的開發模式是先編寫出基礎程序段，然后再逐步擴大規模、不斷補充和升級某些功能，最終構造出軟件的過程。該模式的核心本質是“不斷歸納”，直到形成穩定的系統。
自底向上是新興的模型們推薦的靈活的開發模式，采用這種模式的優點是比較靈活，系統應對變化的能力相對較強。但由于設計是從***層開始的，所以缺點也比較明顯：如果設計經驗不足的話，難以保證總體設計的一致性。
實際上在現代設計中，有很多的大型項目都是混合使用自頂向下法和自底向上法的，因為自頂向下可以確定系統大的架構方向，自底向上可以靈活調整系統的實現細節。

試題二 論軟件構件管理及其應用

試題二 論軟件構件管理及其應用
軟件構件是軟件復用的重要組成部分，為了達到軟件復用的目的，構件應當是高內聚的，并具有穩定的對外接口。同時為了使構件更切合實際、更有效地被復用，構件應當具備較強的 適應能力，以提高其通用性。而存在大量的、可復用的構件是有效使用復用技術的的前提。 對大量構件進行有效管理，以方便構件的存儲、檢索和提取，是成功復用構件的必要保證。
請圍繞“軟件構件管理及其應用”論題，依次從以下三個方面進行論述。
1.簡要敘述你參與管理和開發的軟件項目以及你在其中所擔任的主要工作。
2.詳細說明構件管理中常見的構件獲取方法，以及構件組織分類的常見方法。
3.結合你具體參與管理和開發的實際項目，說明在項目中如何獲取和組織構件，以及如何進行構件組裝

【解答】
基于構件的開發模型是利用了模塊化方法，將整個系統模塊化，并在一定構件模型的支持下，復用構件庫中的一個或多個軟件構件，通過組合手段高效率，高質量地構造出應用系統的過程。
CSBD方法由軟件的需求分析和定義，體系結構設計，構件庫建立，應用軟件構件，測試與發布五個階段組成。CBSD方法使得軟件開發不再一切從頭開發，開發的過程就是組件組裝的過程類，維護的過程就是構件升級，替換和擴充的過程，
該方法的優點是：提高了軟件開發的效率；構件可由一方定義其規格說明，被另一方實現，然后供給第三方使用，CBSD允許對個項目同時開發，降低了費用，提高了可維護性，可實現分布提交軟件產品。
該方法的缺點是：由于采用自定義的組裝結構標準，缺乏通用的組裝結構標準，引入具有較大的風險；可重用性和軟件高效性不易協調，需要精干的，有經驗的分析人員和開發人員，一般的開發人員插不上手，客戶的滿意度低；過分依賴構件，構件庫的質量影響著產品的質量。
如果把軟件系統看成是構件的集合，那么從構件的外部形態來看，構成一個系統的構件可分為五大類：
獨立而成熟的構件
獨立而成熟的構件得到了實際運行環境的多次檢驗，該類構件隱藏了所有接口，用戶只需用規定好的命令進行使用。例如數據庫管理系統和操作系統。
有限制的構件
有限制的構件提供了接口，指出了使用的條件和前提，這種構件在裝配時，會產生資源沖突，覆蓋等影響，在使用時需要加以測試。例如各種面向對象程序設計語言中的基礎類庫等。
適應性構件
適用性構件進行了包裝或使用了接口技術，把不兼容性，資源沖突等進行了處理，可以直接使用。這種構件可以不加修改地使用在各種環境中。例如ActiveX等。
裝配的構件
裝配的構件在安裝時，已經裝配在操作系統，數據庫管理系統或者信息系統不同層次上，使用膠水代碼就可以進行連接使用。目前一些廠商提供的大多數軟件產品都屬于這一類。
可修改的構件
它可以進行版本的替換，如果對原構件修改錯誤，增加新功能，可以利用重新包裝或寫接口來實現構件的替換。這種構件在應用系統開發中應用得比較多。
構件管理：
對大量的構件進行有效的管理，以方便構件的存儲，檢索和提取，是成功重用構件的必要保證。
構件管理的內容包括了構件描述，構件分類，構件庫組織，人員及權限管理和用戶意見的反饋等。
構件的組織
為了給使用者在查詢構件時提供方便，同時也為了更好的重用構件，必須對數據收集和開發的構件進行分類，并置于構件庫中適當的位置。構件庫的組織應方便構件的存儲和檢索。
目前按已有的構件分類方法，可以將構件分為三類：關鍵字分類法，刻面分類法和超文本組織方法。
關鍵字分類法
根據領域分析的結果，將應用領域的概述按照從抽象到具體的順序逐次分解為樹形或有向無回路結構。每個概念用一個描述性的關鍵字表示。不可分解的原子級關鍵字包含隸屬于它的某些組件。
當加入構件時，庫管理員必須對構件的功能或行為進行分析，在瀏覽上述關鍵字分類結構的同時將構件置于最合適的原子級關鍵字之下。如果無法找到構件的屬主關鍵字，可以擴充現有的關鍵字分類結構，引進新的關鍵字，但庫管理員必須保證新關鍵字有相同的領域分析結果作為支持。
刻面分析法
定義若干用于刻畫構件特征的面，每個面包含若干概念，這些概念描述構件在面上的特征。刻面可以描述構件執行的功能，被操作的數據，構件應用的語境或任意其他特征。描述構件的刻面的集合稱為刻面描述符，通常刻面描述被限定不超過7-8個刻面。
關鍵字分類法和刻面分類法都是以數據庫系統作為實現背景的，盡管關系數據庫可供選用，但面向對象的數據庫更加適用于實現構件庫，因為其中的復合對象，多重繼承等機制，與表格相比更適合描述構件及其相互關系。
超文本方法
與基于數據庫系統的構件方法不同，它基于全文檢索技術。其主要思想是：所有的構件必須輔以詳盡的功能或行為說明文檔，說明中出現的重要概念或構件以網狀的鏈接方式相互連接，檢索者在閱讀文檔的過程中，可按照人類的聯想思維方式，任意跳轉到包含相關概念或構件的文檔；全文檢索系統將用戶給出的關鍵字與說明文檔中的文字進行匹配，實現構件的瀏覽式檢索。超文本是一種非線性的網狀信息組織方法，它以節點為基本組織單位，鏈作為節點之間的聯想式關聯。
超文本組織方法為構造構件和重用構件提供了友好的，直觀的多媒體方式。由于網狀的結構比較的松散自由，超文本方法比前面的兩種方法更易于修改構件庫的結構

試題三 論軟件系統需求獲取技術及應用

試題三 論軟件系統需求獲取技術及應用
需求獲取(Raquirecent Discovery, RD)是一個確定和理解不同類用戶的需要和約束的過程。 需求獲取是否科學、充分對所獲取的結果影響很大，直接決定了系統開發的目標和質量。由 于大部分別戶無法完整的描述需求，也不可能看到系統的全貌，所以在需求獲取中，系統分析師需要與用戶進行有效溝通和合作才能成功。系統分析師根據要獲取的信息內容和信息來源采用不同的需求獲取技術，并且熟練地在實踐中運用它，進而獲得用于描述系統活動的待定軟件需求，構建系統開發目際和質量要求。
請圍繞“軟件系統需求獲取技術及應用”論題，依次從以下三個方面進行論述。
1.簡要敘述你參與的軟件開發項目以及你所承擔的主要工作。
2.詳細說明目前主要有哪些需求獲取技術，不同需求獲取技術各自有哪些特點。
3.根據你所參與的項目。具體闡述如何根據需求內容采用不同的需求獲取技術獲取系統需求。

【解答】
需求獲取的定義
在整個需求過程中，需求捕獲，需求分析，需求定義和需求驗證四個階段不是瀑布式的發展，而且應該在迭代式的演化過程。也就是說，在進行需求捕獲時，不要期望著一次就將需求全部收集完畢，而是應該捕獲到一些信息后，進行相應的需求分析，并針對分析中發現的疑問和不足，帶著問題再進行有針對性的需求捕獲工作。
需求捕獲的技術
用戶訪談
它是最基本的一種需求獲取手段。其形式包括結構化和非結構化兩種，結構化是指事先準備好一系列的問題，有針對性的進行；非結構化則是只列出一個粗略的的想法，根據訪談的具體情況來發揮。最有效的訪談是結合這兩種方法進行。用戶訪談具有良好的靈活性，有較為寬廣的應用范圍。但是也存在著許多困難，諸如客戶經常較忙，難以安排到事件；面談時信息量大，記錄較為困難；溝通需要很多技巧，同時需要分析人員有足夠的領域知識；另外，在訪談時會遇到一些對于組織來說比較機密和敏感的話題，因此，這看起來簡單的技術，也需要分析人員擁有足夠多的經驗和較強的溝通能力。
用戶調查
用戶訪談時最大的難處就在于很多關鍵的人員時間有限，不容易安排到過多的時間；而且客戶面經常較廣，不可能一一訪談。因此我們就需要借助用戶調查，通過精心設計要問的問題，然后下發到相關人員的手里，讓他們填寫答案。這樣就可以有效的克服前面提到的兩個問題。但是與用戶訪談相比，用戶調查最大的不足之處就是缺乏靈活性；而且雙方未見面，分析人員無法從他們的表情等其他動作來獲取一些更隱性的信息；還有就是客戶有可能在心理上會不重視一張小小的表格，不會認真對待，從而使得反饋的信息不全面。因此，較好的做法是將兩種技術結合使用，具體來說就是先設計問題，制作成用戶調查表，下發填寫完后進行知識的分組，整理，分析，以獲得基礎信息，然后再針對這個結果進行小范圍的用戶訪談，作為補充。
現場觀摩
對于許多復雜的流程和操作而言，是比較難以用言語表達清楚的，而且這樣做也會顯得很低效。因此針對這一現象，分析團隊可以就一些較復雜較難理解的流程，操作采用現場觀摩的方法來獲取需求。具體來說就是走到客戶的工作現場，一邊觀察一邊聽客戶的講解，甚至可以安排人員跟隨客戶工作一小段時間。這樣就可以使得分析人員更加直觀地理解需求。
閱讀歷史文檔
這種方法也稱為文檔考古。對于一些數據流比較復雜的，工作表單較多的項目，有時是難以通過說，或者或觀察來了解需求細節的。這個時候可就可以使用閱讀歷史文檔的方法，對歷史存在的一些文檔進行研究，從中獲得所需要的信息。這個方法的主要風險是歷史的文檔可能與新系統的流程數據有一些不吻合的地方，并且還可能存在一些原有系統的缺陷。要想有效地避免和發現這些問題，就需要分析人員能夠運用自己的聰明才智，將其與其他需求捕獲技術結合對照。還有一個負面因素就是，這些歷史的文檔中記載的信息有可能涉及到客戶的商業秘密，因此對數據信息的保密也是分析人員基本的職業道德。
聯合討論會
這時一種相對來說成本較高的需求獲取方法，但也是十分有效的一種。他通過聯合各個關鍵客戶代表，分析人員，開發團隊代表一起，通過有組織的會議來討論需求。通常該會議的參與人員是6到18人，召開會議時間為一到五個小時。在會議之前，應該將參與會議主題相關的材料，及時發給所有將要參加會議的人。在會議開始之后，首先應該花一些時間，讓所有的與會者相互認識，以使交流在更加輕松的氛圍下進行。會議的最初就是針對列舉的問題進行逐項專題討論，然后對原有系統類似系統的不足，進行開放性的交流，第三步是大家在此基礎上對新的解決方案進行一番設想，在過程中將這些想法，問題不足記錄下來，形成要點清單。第四步就是針對這個要點清單進行整理，明確優先級并進行評審。這種聯合討論會將起到群策群力的作用。對于一些問題最有歧義的時候，對需求最不清晰的領域是十分有效果的。而且最大的難度就是會議的組織，要做到言之有物，氣氛開放，否則將難以達到預定的效果。

試題四 論數據挖掘方法及應用

試題四 論數據挖掘方法及應用
隨著信息技術和數據庫技術的普遍應用。人類獲取數據的能力不斷增強，數據庫的數量和規 模在迅速增加。數據挖掘又稱數據庫中的知識發現:(Knowledge Discover in Database, KDD), 是識別數據庫中以前不知道的，新穎的、潛在有用的和最終可被理解的模式的非平凡過程。 數據挖掘是數據庫知識發現過程的一個步驟，其目標就是要智能化和自動化地把數據轉換為有用的信息和知識。
請圍繞“數據挖據方法及應用”論題，依次從以下三個方面進行論述。
1.概要敘述你參與分析和開發的軟件系統以及你所擔任的主要任務和開展的主要工作。
2.詳細闡述三種常用的數據挖掘方法。
3.詳細說明你所參與分析和開發的軟件系統是如何基于常用的數據挖掘方法進行數據挖掘的。

【解答】
數據挖掘技術就是人們長期對數據庫技術進行研究和開發的結果。
數據挖掘就是從大量的，不完全的，有噪音的，模糊的，隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的人們事先不知道的，但又是潛在有用的知識或信息的過程。
從技術的角度看，數據挖掘是一種新的業務信息處理技術，其主要特點是對業務數據庫中大量的業務數據進行提取，轉換，分析，和其他的模型化處理；從中提取可以輔助業務決策的關鍵性數據。
數據挖掘與傳統的數據分析（如查詢，報表，聯機應用分析）的本質區別就是數據挖掘是在沒有明確的假設的前提之下去挖掘信息，發現知識。數據挖掘所得到的信息應具有先知，有效和可實用三個特征。
數據挖掘通過預測未來趨勢及行為，做出前攝的，基于知識的決策。
常用的數據挖掘方法
關聯分析
數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識，做兩次或多個變量的取值之間存在某種規律性就稱為關聯。
關聯分析主要用于發現不同事件之間的關聯性，即一個事件發生的同時，另一個事件也經常發生。關聯分析的重點在于快速發現那些有實用價值的關聯發生的事件。
序列分析
序列分析技術主要用于發現一定時間間隔內接連發生的事件。這些事件構成一個序列，發現的序列應該具有普遍意義。其依據除了統計上的概率之外，還要加上時間的約束。
分類分析
分類分析通過分析具有類別的樣本的特點，得到決定樣本，屬于各種類別的規則或方法。利用這些規則和方法對未知類別的樣本分類時應該具有一定的準確度。其主要方法有基于統計學的貝葉斯方法，神經網絡方法，決策樹方法等。
聚類分析
是根據物以類聚的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，并且對每一個這樣的組進行描述的過程。其主要的依據是聚到同一個組中的樣本應該彼此相似，而屬于不同組的樣本應該足夠不相似。
預測
預測與分類分析相似，但預測是根據樣本的已知特征估算某個連續類型的變量的取值的過程。而分類則只是用于判別樣本所屬的離散類別而已。預測常用的技術是回歸分析。
時間序列分析
是隨著時間的變化的事件序列，目的是預測未來發展趨勢，或者尋找相似發展模式或者是發現周期性發展規律。
數據挖掘是一個多種專家合作的過程，也是一個在資金上和技術上高投入的過程。這一過程要反復進行，不斷地趨近事物的本質，不斷地優化問題的解決方案。數據挖掘是一個完整的過程，該過程從大型數據庫中挖掘先前未知的，有效的，可實用的信息。它的流程大致分為以下六步驟：
問題定義，建立數據挖掘庫，分析數據，調整數據，模型化，評價和解釋。

總結

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