第4章 建立資料與 處理工作模型 (建立企業模型)

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1 第4章 建立資料與 處理工作模型 (建立企業模型)
第4章 建立資料與 處理工作模型 (建立企業模型) Prepared by S. F. Chang

2 簡介 p190 你使用建立資料與處理工作模型的技術來開發出所提議系統的邏輯模型並記錄系統需求。
一個邏輯模型(logical model)顯示出系統必須做些什麼，而不管其實際如何被製造出來的細節。 在系統設計階段，系統分析師進一步建立一套實體模型(physical model)來描繪出系統會如何被建構。 建立資料與處理工作模型牽涉到三種主要的工具︰ 資料流程圖、資料詞典，及處理工作說明。

3 建立資料與處理工作模型的各種工具概觀 p190 系統分析師使用許多繪圖技術來描述一個資訊系統，一個常用的方法是繪製一套資料流程圖。
資料流程圖(DFD, data flow diagram)使用各種符號來展現出系統如何將輸入資料轉換為有用資訊。 其他圖形工具包括實體關聯圖，這在第七章資料設計會提到。

4 資料流程圖 p194 資料流程圖的符號 資料流程圖(DFD)表明資料如何流經一個資訊系統，但是卻不顯現出程式的邏輯或處理的步驟。
資料流程圖使用四種基本符號來代表處理工作、資料流、資料儲存和外部實體。 本書採用稱為Gane & Sarson符號集(Gane and Sarson symbol set)的流行版本作為例子。 另一種流行的符號集是Yourdon符號集(Yourdon symbol set) 。(參閱圖4-3)

5 資料流程圖 p195 處理工作符號 一個處理工作(process #)接受輸入資料而產生不同內容及形式的輸出。
工資率 總工資 計算工資 工作時數 處理工作包含了業務邏輯(business logic),也稱為業務規則(business rules)，它能夠將資料轉換而產生所需要的輸出。 處理工作的符號是一個帶有圓角的矩形。 一個處理工作的名稱出現在矩形的內部。 處理工作的名稱顯示出特定的功能，因此是由一些動詞(需要時可加上形容詞)，其後伴隨著一個單數名詞而組成。

6 資料流程圖 p195 資料流程圖並不表示處理的細節，處理工作符號並不顯示出它的業務邏輯，要記錄這種邏輯，你可以產生一個處理工作說明。 在資料流程圖中，一個處理工作可被視為一個黑盒子(black box)，因為其輸入、輸出，和一般功能可以看到，但是其內部細節和處理工作邏輯則沒有顯示出來。 當系統分析師想要顯示出更深層的細節時，他就可以把一個處理工作符號放大而產生能展現該處理工作內部運作的細部DFD，而其中可能又顯現出更多的處理工作、資料流及資料儲存。 資料流符號 資料流(data flow #)是資料從資訊系統的一個部分移動到另一個部分的路線。

7 資料流程圖 p195 DFD中的一個資料流代表一項或多項資料。 一個資料流可以代表一個簡單的資料項目(例如: 一名學生的學號)，或者也可以代表一個資料集合(例如: 一個帶有學生學號、姓名，及註冊日期的班級名單)。 資料流的名稱由一個英文單數名詞，必要時還有一個形容詞所構成，例如: 「學生成績」(STUDENT GRADE) ，「訂單」(ORDER) 。 此一命名規則也有例外情況，例如:「評分參數」(GRADING PARAMETERS)，這個名稱使用複數以免造成你誤以為它只有一項資料存在。 因為處理工作把資料從一種形式轉變為另一種形式，所以每一個處理工作符號必然至少有一個資料流進入和一個資料流流出。

8 資料流程圖 p196 處理工作還可能連接到任何其他符號，包括另外一個處理工作符號。 一個資料流至少在其一端必然有一個處理工作符號。
一個處理工作符號可以有不止一個流出的資料流，或不止一個進入的資料流。 (如下圖4-5) 處理工作還可能連接到任何其他符號，包括另外一個處理工作符號。 一個資料流至少在其一端必然有一個處理工作符號。 製作發票 發票 所執行的服務 客戶 批改過的作業 批改學生 作業 學生 學生 學生交的作業 學生作業成績

9 資料料流程圖 p197 下列三種是必須避免的資料流與處理工作的結合情況︰ 工作時數 計算員工 總工資 員工總工資 工資率 員工工資資料
核對訂單 調集所訂 貨品 更新後的庫存量 訂單 接受的訂單 下列三種是必須避免的資料流與處理工作的結合情況︰ 自發產生(spontaneous generation)︰ 一個處理工作只有輸出，沒有輸入資料流，這個處理工作就稱為自發產生處理工作。 申請保險 給付 保險單號碼 支付金額  自發產生處理工作

10 資料料流程圖 p198 自發產生、黑洞，和灰洞都是在DFD邏輯上不可能存在的。
黑洞(black hole)︰ 一個黑洞處理工作，也就是一種有輸入但不產生輸出的處理工作。 灰洞(gray hole)︰ 灰洞處理工作是至少有一個輸入和一個輸出的處理工作，但是該輸入顯然不足以產生此一輸出。 自發產生、黑洞，和灰洞都是在DFD邏輯上不可能存在的。 計算 總工資 工作時數 工資率 黑洞處理工作 計算 成績 出生日期 最後成績 灰洞處理工作

11 資料料流程圖 p198 資料儲存符號 資料儲存(data store #)，用來在DFD中表示以後還有一個或多個處理工作需要用到某些資料，而系統必須將資料保存的情況。 DFD中並不表示資料儲存的詳細內容，其確切的結構和資料項目定義在資料詞典中。 計算成績 測驗成績 各種成績 輸入成績 任課老師 各種成績 作業成績 學期成績 導師 成績資料 全班成績單 列印成績 學期成績 學生 個人成績單

12 資料料流程圖 p199 當月薪資總所得 薪資表 計算薪資 每月薪資總所得 當月 扣繳稅率 結算年度 薪資 薪資表 員工 每月扣繳稅額 年度扣繳憑單 當月扣繳稅額 資料儲存的實體特徵並不重要，因為你僅僅關心其邏輯模型。 此外資料儲存的時間長度也不重要，它可以是幾秒鐘，也可以是數個月，甚至是永遠儲存。 重要的是，某個處理工作需要在以後的某個時間存取這種資料。 資料儲存的名稱是一個複數名詞，由一個名詞與必要時一些形容詞所組成，如: 「學生」(STUDENTS)、「應收帳款」(ACCOUNTS RECEIVABLE、 「產品」(PRODUCTS)…等等。

13 資料料流程圖 p199 使用複數名詞這個規則的例外情況，是使用一些集合名詞來表示發生多次的物件。 例如，「成績簿」 (GRADEBOOK)表示一群學生和他們的成績。 資料儲存必然透過資料流連接於一個處理工作。 在每一種情況之下，一個資料儲存至少有一個流入和一個流出的資料流，並連接於一個帶有資料流的處理工作。 資料流程圖中，資料儲存符號正確使用舉例: 準備存款 付款入帳 付款資料 付款資料 現金或支票 客戶 現金或支票 付款資料 銀行 每日付款資料 應收帳款

14 資料料流程圖 p200 資料流程圖中，資料儲存符號正確使用舉例: 付款入帳 製作發票 會計 客戶 應收帳款 診斷病人 病人入院 病人 醫師
付款細節 付款入帳 製作發票 發票 發票細節 現金或支票 會計 發票資料 客戶 應收帳款 症狀 診斷病人 病人入院 住院單 病歷資料 症狀與病歷資料 病人 病人基本資料 醫師 病人資料 治療病人 處方籤 處方籤

15 資料料流程圖 p200 錯誤使用資料儲存符號的例子: 每一個資料儲存應當有一個流出和流入的資料沆:
兩個資料儲存不能由沒有處理工作做轉介的一個資料流連接: 付款入帳 預訂航班 課程資料 班級名單 客戶存款 航班要求 每日付款資料 乘客資料 學生資料 只有流入沒有流出 只有流出沒有流入

16 資料料流程圖 p199 資料儲存必須至少有一個流入和一個流出的原則有一個例外。 在某些情況下，一個資料儲存沒有流入的資料流，因為它的內容是固定的參考資料，而這個資料不是由此系統負責更新。 例如，考量一個稱為TAX TABLE(稅率表)的資料儲存，其內容是公司由國稅局下載的聯邦扣繳稅率表。 外部實體符號 外部實體符號是一個方框，外部實體的名稱置於方框符號之中。 DFD顯示出一個資訊系統的邊界，以及資訊系統如何與外部世界互動。 例如，提出訂單的客戶，提供醫療資料的病人、收到財產稅單的房屋主人、提供存貨項目清單的倉庫，以及從公司的採購系統接受資料的應付帳款系統等都是一個外部實體的例子。

17 資料料流程圖 p201 DFD中的各個實體又稱端點(terminators)，因為它們是資料的來源或是最終的去處。 提供資料給系統的外部實體稱為來源(source)，從系統接收資料的則稱為去處(sink)。 外部實體的名稱是一個單數形式，它可能是一個部門、外部組織、其他資訊系統，或個人。 外部實體可能是一個來源、或是一個去處，抑或兼具兩若的角色。 一個外部實體必然以資料流連接於某個處理工作。(參考下頁圖4-9(正確的例子)及圖4-10 (錯誤的例子))

18 資料料流程圖 p201 圖4-9 資料流程圖中，正確使用外部實體的例子: 資料的來源及去處 客戶 資料的來源 銀行 資料的去處 客戶
圖4-9 資料流程圖中，正確使用外部實體的例子: 資料的來源及去處 客戶 資料的來源 銀行 資料的去處 客戶 付款 銀行存款 訂單 發票 要求付款 準備存款 確認訂單 資料的去處 資料的來源 確認工時卡 員工 製作 工資支票 工時卡 工資支票

19 資料料流程圖 p202 圖4-10(下圖) 資料流程圖中，錯誤使用外部實體符號的例子。
圖4-10(下圖) 資料流程圖中，錯誤使用外部實體符號的例子。 外部實體必須由資料流連接於處理工作，並且不直接連接於資料儲存或另一個外部實體: 客戶 銀行 客戶 工資支票 銀行存款 現金或支票 員工 每日付款 應收帳款

20 資料料流程圖 p202 資料流連接 是否可以使用? 圖4-11 DFD中連接處理工作、資料儲存，和外部實體的規則︰ 處理工作與另一個處理工作
處理工作與外部實體 處理工作與資料儲存 外部實體與另一個外部實體 不可以 外部實體與資料儲存 資料儲存與另一個資料儲存

21 產生一套DFD p203 根據你之前發現事實的結果，你已經準備好製作該資訊系統的圖形模型。
第一步: 繪製全景圖(context diagram #) 第二步: 繪製DFD的圖0 (diagram 0 #或level 0 diagram) (即全景圖之分解圖) 第三步: 繪製較低階層的圖形。

22 產生一套DFD p203 繪製全景圖 建立一個DFD的第一步是畫出一個全景圖。 全景圖(context diagram #)是表示系統的界限及範圍一個最高階層的例子。 在全景圖中，你不顯示任何資料儲存，因為資料儲存位在系統的內部。 在全景圖中，要放入哪些外部實體和資料流呢?你可以由查看系統需求著手，指出所有的外部資料來源和去處。 在這個階段，你必須記錄所有外部實體的名稱、資料流的名稱和內容，以及資料流的方向。

23 產生一套DFD p204 全景圖實例︰ 圖4-12 評分系統的DFD 全景圖

24 產生一套DFD p205 圖4-13 一個訂單系統的DFD全景圖

25 產生一套DFD p206 圖4-14 一個製造系統的DFD全景圖

26 產生一套DFD p204 造成一個系統比另一個系統更加複雜的因素是: (1) 其組成元件的個數 (2) 其層次有多少
(3) 其處理工作、外部實體、資料儲存，及資料流之間的互動程度。 繪圖的準則: 每一個全景圖必須在一頁上。 全景圖中的處理工作名稱應當是該資訊系統的名稱。 對於較低階層的DFD中的處理工作，則採用動詞後面跟隨一個描述性質的名詞，比如「更新庫存」、「計算加班費」、「產生報表」。

27 產生一套DFD p205 在每一套符號內使用唯一的名稱。 例如，圖4-14(製造系統)中的全景圖僅使用一個為「客戶」的外部實體，無論何時，只要你在製造系統的其他任一個DFD上看到「客戶」這個外部實體，你就知道所面對的是同一種外部實體。 線條不能交叉。 實現這個目標的一種方法是限制DFD中的符號數目。 在具有多個處理工作的較低階圖形中，你不該有九個以上的處理工作符號。 含有九個以上的符號就表示你的圖形過於複雜，而應當重新考慮你的分析。 避免線條交叉的另一個方法是複製一個外部實體或資料儲存。 要在複製後的符號名稱旁邊和其內附加特別的記號，比如星號之類，表明它們在圖形中是重複的。

28 產生一套DFD p207 繪製圖0 DFD 全景圖提供一個資訊系統最高階層的整體概觀，其中只有單獨一個像黑箱一般的處理工作符號。
對每一個處理工作採用一個唯一的參考編號及名稱。 取得使用者的意見回應。 主要目的是確保你的模型是準確且易於了解的。 繪製圖0 DFD 全景圖提供一個資訊系統最高階層的整體概觀，其中只有單獨一個像黑箱一般的處理工作符號。 圖0 (Diagram 0) 是放大全景圖而列出一些主要處理工作、資料流、和資料儲存。 圖0也重複全景圖中出現的那些外部實體和資料流。 當你擴大全景圖而成為DFD的圖0時，你必須保留所有流入和流出這個處理工作的連接。 (參考下頁圖4-15)

29 產生一套DFD p208 圖4-15 評分系統的全景圖和圖0

30 產生一套DFD p209 處理工作的參考編號並不表示處理工作是以先後順序完成的。 每一個處理工作都被視為隨時可用、啟動著，而且等待著所要處理的資料。 如果處理工作必須以特定的順序執行，你就必須在處理工作說明(本章稍後會討論)中記錄這個資訊，而不是在DFD中。 上頁圖4-15中，「評定最後成績」處理工作產出的「最後成績」這個資料流是一個分叉資料流。 分叉資料流(diverging data flow)是將同樣的資料傳送到兩個或更多不同地點的一種資料流。

31 產生一套DFD p209 如果同一個資料從不同的方向流入，你可以用一個雙箭頭的資料流符號來表示。 但是為了明確指出一個流入及一個流出的特定資料，你就採用個別的單箭頭，例如，圖4-15中的兩個分開的資料流(「繳交的作業」和「已評分的作業」)流入與流出「評定學生作業成績」這個處理工作。 因為圖0是全景圖中處理工作0之細部的擴大版本，所以圖0也被稱為處理工作0的展開版(exploded)。 你也可以稱圖0為處理工作0的分割(partitioned)或分解(decomposed)的版本。 當你展開一個DFD時，比較高階層的圖被稱為父圖(parent diagram) ，而低階層的圖則稱為子圖(child diagram) 。

32 產生一套DFD p209 當你為一個系統建立起一套DFD時，你將其處理邏輯分解成許多小單元，這些小單元稱為功能元件，程式設計師就憑此來撰寫程式碼。 所謂功能元件(functional primitive)是一個只含有單一功能而不再展開的處理工作，例如: 圖4-15所示四個處理工作中的每一個都是功能元件。 你在資料詞典中的處理工作說明記錄功能元件的邏輯。 程式設計師將會轉換每一個功能元件成為能執行必要處理步驟的程式碼單元。 決定要將一個處理工作進一步展開或視其為一個功能元件完全取決於經驗、判斷，以及與必須把邏輯設計翻譯成程式碼的程式設計師之間的互動。

33 產生一套DFD p210 圖4-16 訂單系統的全景圖和圖0

34 產生一套DFD p211 繪製較低階層圖形 為了產生一些較低階層的圖形，你必須使用分層和平衡的技巧。 分層(leveling #)是畫出一系列愈來愈詳細的圖形過程，直至達到所有的基本功能元件為止， 平衡(balancing #)則是藉由將輸入和輸出資料流正確對好，保持這整系列DFD圖形之間的一致性。 分層也被稱為展開(exploding)、分割(partitioning)或分解(decomposing) 。 平衡確保父處理工作的輸入和輸出資料流會保存在子圖DFD中。

35 產生一套DFD p212 訂單系統圖0 中的「處理訂單」處理工作。 圖 圖1 DFD展現出訂單系統中「處理訂單」處理工作的細節

36 產生一套DFD p213 圖4-18 這個圖沒有顯示出全景圖中連接到流入或流出「處理訂單」資料流的那些符號。 分析師常用這個技巧來簡化DFD並減少不必要的雜亂。

37 產生一套DFD p214 圖4-19 有錯誤的圖0 DFD

38 產生一套DFD p215 圖4-20 圖左半展示出訂單系統的圖0，而圖3 DFD 則展示在右半部，這兩個DFD都是平衡的。

39 產生一套DFD p206 (配合p217重新配置外部實體)
圖4-14 一個製造系統的DFD全景圖

40 產生一套DFD p217

41 資料詞典 p218 一組DFD產生系統的一個邏輯模型，但是這些DFD的細節是分開來儲存於資料詞典中，因此資料詞典是結構化分析的第二個組成成分。 資料詞典 (DD，data dictionary # , 或data repository)是系統相關資料的集中儲存庫房。 資料詞典用來收集、記錄，並組織關於系統的各種事實，包括資料流、資料儲存、外部實體，和處理工作的內容。 資料詞典還定義並說明全部資料元素和資料元素各種有意義的組合。 一個資料元素(data element) ，或資料項目(data item)或欄位(field)，是資訊系統中有意義資料的最小單位，例如︰學生成績、薪資、社會安全號碼、帳戶餘額等等。

42 資料詞典 p219 資料詞典的符號 (摘自 張豐雄編著之「結構化系統分析與設計」)
資料元素結合成為紀錄(record #)或資料結構(data structures)，一個紀錄是包含在資料流中或保存在資料儲存中，互相關聯的資料元素的一種有意義的結合。 例如，一個汽車零件商的庫存紀錄可能包括零件編號、說明、供應商代碼、最低和最高庫存水準、成本，和價格。 資料詞典的符號 (摘自 張豐雄編著之「結構化系統分析與設計」) 資料詞典所使用的符號有下列六種:

43 資料詞典 p219 (補充教材) 符號 代表意義 = 等於(Equal) + 以及(And)
符號 代表意義 = 等於(Equal) + 以及(And) ( ) 取捨(optional) (即可有可無) [ ] 選其中之一(or) { } 重複(Iteration) * * 備註( Comment) 例如某一訂貨單之資料結構，含有客戶資料、貨品資料、訂購日期及交貨日期等四個資料元素，其資料結構可表示如下: 訂貨單 = 客戶資料 + 貨品資料 + 訂購日期 + 交貨日期

44 資料詞典 p219 (補充教材) 貨品資料 = 貨品名稱 + (貨品規格) +貨品代號 + 訂購量
(上述貨品資料包含貨品名稱、貨品規格、貨品代號及訂購量等四元素，其中貨品規格為可有可無之元素。) 客戶資料 = [客戶代號 | 客戶姓名] + 地址 + …… (上述客戶資料所包含之客戶代號與客戶姓名，只需任選其中一個。) 客戶資料 = [客戶代號 | 客戶姓名] + 地址 + 13{電話} 或 客戶資料 = [客戶代號 | 客戶姓名] + 地址 + 1{電話}3 (上述客戶資料所包含之「電話」元素，至少有一個電話，最多有三個電話)

45 資料詞典 p219 (補充教材) 客戶資料 = [客戶代號 | 客戶姓名] + 地址 *包括郵遞 區號* + 1{電話}3
客戶資料 = [客戶代號 | 客戶姓名] + 地址 *包括郵遞 區號* + 1{電話}3 (上述客戶資料所包含之「地址」元素補充說明它包括郵遞區號。)

46 資料詞典 p220 記錄資料元素 人事資料 = 身分證字號 + 姓名 + 性別 + 地址 + … 系統名稱: 人事薪資系統
日期: 2007年11月12日 資料元素名稱: 身分證字號 別名: 駕照號碼 描述: 第一碼為英文字母代表出生縣市。 第二碼為性別代碼，1代表「男生」，2代表「女生」。 第三至第九碼為流水號。 最後一碼為檢查碼，由前面九碼用一定的公式算出。 說明: (無)

47 資料詞典 p222 記錄資料流 系統名稱: 訂單系統 日期: 2007年11月12日 資料流名稱: 訂單 別名: 訂貨單 或 購買憑單
組成: 訂單 = 客戶資料 + 貨品資料 + 訂購日期 + 交貨日期 貨品資料 = 貨品名稱 + (貨品規格) +貨品代號 + 訂購量 客戶資料 = [客戶代號 | 客戶姓名] + 地址 + 1{電話}3 訂購日期 = 年 *西元* + 月 + 日 交貨日期 = 年 *西元* + 月 + 日 說明: 由客戶填妥，送交營業員收存。

48 資料詞典 p224 記錄資料儲存 系統名稱: 評分系統 日期: 2007年11月12日 資料儲存名稱: 成績冊 別名: 無 組成:
成績冊 = 科目名稱 + 班別 + 學號 + 姓名 + 作業成績 + 平時考成績 + 期中考成績 + 期末考成績 說明: (無)

49 資料詞典 p225 記錄處理工作 系統名稱: 訂單系統 日期: 2007年11月12日 處理工作名稱: 確認訂單 處理工作編號: 1.1
輸入資料流: 訂單，產品細節 ，信用狀況。 輸出資料流: 接受的訂單，拒絕的訂單。 邏輯描述: For each order, (以結構化 if 信用狀況=“Y”and if 產品細節(庫存量)= ok 英文方式 output 接受的訂單 描述) else output 拒絕的訂單 說明: (無)

50 資料詞典 p225 系統名稱: 訂單系統 日期: 2007年11月12日 處理工作名稱: 計算貨款 處理工作編號: 5.1
輸入資料流: 出貨明細，產品細節 。 輸出資料流: 應收貨款。 邏輯描述(以決策樹方式描述): 說明: (無)

51 資料詞典 p226 記錄外部實體 系統名稱: 訂單系統 日期: 2007年11月12日 外部實體名稱: 倉庫 別名: 庫存區
輸入資料流: 撿貨單 。 輸出資料流: 已完成的訂單。 說明: 目前可供應產品的庫房

52 處理工作說明工具 p228 一個處理工作說明(process description)記錄了功能元件的細節，其中展現了一套特定的處理步驟及業務邏輯。 典型的處理工作說明工具包括結構化英語、決策表，及決策樹。 當你分析一個功能元件時，經由稱為模組化設計的程序，將處理工作中的處理步驟分解成更小的單元。 模組化設計 模組化設計(modular design #)植基於三種邏輯結構(logic structures)的組合。 邏輯結構有時也稱為控制結構(control structures)是處理工作組成的基本元件。

53 處理工作說明工具 p229 注意到每個邏輯結構有一個唯一的入口及出口。 這三種結構分別為順序、選擇，及反覆。
注意到每個邏輯結構有一個唯一的入口及出口。 這三種結構分別為順序、選擇，及反覆。 代表符號︰ 一個長方形代表一個步驟或處理工作，一個菱形代表一個條件或決定，而整個邏輯則依循著線條上的箭頭方向進行。 1. 順序 (sequence)︰ 即依序逐一完成各個步驟。 輸入產品代碼 查驗產品價格 查驗產品存貨量

54 處理工作說明工具 p229 2.選擇(selection)︰兩個或更多處理步驟的完成是根據測試或檢查的結果。
3.反覆(iteration) ︰重複進行一個處理工作步驟，直至某個條件變化為止。 反覆也稱為循環(looping) 。 鐘點數 > 40 ? 是 計算加班費 否 檔案末端 ? 否 印製支票 是

55 處理工作說明工具 p230 結構化英語 結構化英語(structured English #)是標準英語的一個子集，它能夠清晰而準確地說明邏輯處理程序。 你在使用結構化英語時，必須遵守下列規則︰ 只使用順序、選擇，和反覆這三個組塊。 為了可讀性採用縮排對齊。 使用有限的字彙，包括用於資料詞典中的標準用語，和說明處理規則的特定用語。 結構化英語類似於程式設計中所使用的虛擬碼(pseudo code #)，雖然兩種技術相似，但是結構化英語主要目的是描述現行的業務邏輯，而關心程式撰寫的程式設計師主要使用虛擬碼來當作最終程式碼的速記符號。

56 處理工作說明工具 p231 系統名稱: 訂單系統 日期: 2007年11月12日 處理工作名稱: 確認訂單 處理工作編號: 1.1
輸入資料流: 訂單，產品細節 ，信用狀況。 輸出資料流: 接受的訂單，拒絕的訂單。 邏輯描述: For each order, (以結構化 if CUSTOMER STATUS CODE =“Y” 英文方式 and 描述) if PRODUCT DETAIL (INVENTORY) = ok output ACCEPTED ORDER else output REJECTED ORDER 說明: (無)

57 處理工作說明工具 p231 系統名稱: 訂單系統 日期: 2007年11月12日 處理工作名稱: 確認訂單 處理工作編號: 1.1
INPUT PROCESS OUTPUT 訂單， 產品細節 ， 信用狀況 For each order, if CUSTOMER STATUS CODE=Y” and if PRODUCT DETAIL = ok output ACCEPTED ORDER else output REJECTED ORDER 接受的訂單， 拒絕的訂單

58 處理工作說明工具 p231 促銷政策的例子︰ .超過$1,000元的精選客戶可享受5%折扣，而且如果他們使用我們的簽帳卡可再享受額外的5%折扣。 .訂貨未超過$1,000元的精選客戶可獲得值$25元的折價券。 .其餘客戶可獲得$5元的折價券。 促銷政策的結構化英語版本︰ IF customer is a preferred customer, and IF customer orders more than $1,000 then Apply a 5% discount, and IF customer uses our charge card, then Apply an additional 5% discount ELSE /* orders < $1,000 and preferred customer */ Award a $25 bonus coupon ELSE /* not a preferred customer */ Award a $5 bonus coupon

59 處理工作說明工具 p232 決策表 除了結構化英語之外，分析師還常常利用決策表來說明邏輯過程，並且用它來確認自己沒有疏漏任何可能的情況。 決策表(decision table #)表示一種邏輯結構，其中具有條件和行動的全部可能組合。 每一條件與行動的組合稱為「規則」 規則一 規則二 規則三 …… …… …… 條件條目 條件描述 行動條目 行動描述

60 處理工作說明工具 p232 (補充教材，from 張豐雄著書)
茲舉例說明決策表的繪製方法如下： 假設某公司核發員工獎金之處理程序有下列四種不同的處理方式： 如果服務成績優良，公司有盈餘，每月所得低於一萬元者，發給獎金。 如果服務成績優良，公司有盈餘，每月所得不低於一萬元者，不給獎金，只給休假。 如果服務成績優良，公司無盈餘，則一律給予休假。 如果服務成績不良，不發給獎金，亦不給休假。 以上四種處理方式共有下列七個條件及五個行動。 條件: (1)服務成績優良。 (2)公司有盈餘。 (3)每月所得低於一萬元。 (4)每月所得不低於一萬元。 (5)服務成績優良。 (6)公司沒有盈餘。(7)服務成績不良。

61 處理工作說明工具 p232 (補充教材，from 張豐雄著書)
行動: (1)發給獎金 (2)給予休假 (3)給予休假 (4)不給獎金 (5)不給休假 以上七種條件中，第(1)、(5)兩項同，第(6)項為第(2)項之反面，第(7)項為第(1)項之反面，第(4)項為第(3)項之反面，故實際之條件僅有下列三個︰ (1)每月所得低於一萬元 (2)服務成績優良 (3)公司有盈餘

62 處理工作說明工具 p232 (補充教材，from 張豐雄著書)
至於以上五個行動中，第(2)、(3)兩項相同，故實際亦僅有下列四個行動︰ (1)發給獎金 (2)給予休假 (3)不給獎金 (4)不給休假 當所有條件與行動確定後，系統分析師應即決定其規則，本例共有四種處理方式，故應有四個規則，茲繪圖說明如下:

63 處理工作說明工具 p232 (補充教材，from 張豐雄著書)
規則一 規則二 規則三 規則四 1 每月所得低於一萬元 Y N 2 服務成績優良 3 公司有盈餘 發給獎金 X 不給獎金 給予休假 4 不給休假 決策表

64 處理工作說明工具 p232 (補充教材，from 張豐雄著書)
系統名稱: 薪資系統 日期: 2007年11月12日 處理工作名稱:核發員工獎金 處理工作編號: 1.1 輸入資料流: 薪資所得，員工考績 ，公司盈餘。 輸出資料流: 獎勵種類。 邏輯描述: 說明: (無) 規則一 規則二 規則三 規則四 1 每月所得低於一萬元 Y N 2 服務成績優良 3 公司有盈餘 發給獎金 X 不給獎金 給予休假 4 不給休假

65 處理工作說明工具 p232 1 Y N 2 X 規則一 規則二 規則三 規則四 信用情況OK 產品有存貨 接受訂單 拒絕訂單
「確認訂單」處理工作之「決策表」

66 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作之「原始形式決策表」
處理工作說明工具 p233 一 二 三 四 五 六 七 八 1 信用情況OK Y 1 N 0 2 產品有存貨 3 授信經理擔保 接受訂單 X 拒絕訂單 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作之「原始形式決策表」

67 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了合併一些規則)
處理工作說明工具 p233 一 二 三 四 五 六 七 八 1 信用情況OK Y 1 N 0 2 產品有存貨 3 授信經理擔保 接受訂單 X 拒絕訂單 因為行動不同，故不可簡化 可簡化 可簡化 可簡化 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了合併一些規則)

68 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了簡化一些規則)
處理工作說明工具 p233 一 二 三 四 五 六 七 八 1 信用情況OK Y 1 N 0 2 產品有存貨 3 授信經理擔保 - 接受訂單 X 拒絕訂單 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了簡化一些規則)

69 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了合併一些規則)
處理工作說明工具 p233 一 二 三 四 五 六 七 八 1 信用情況OK Y 1 N 0 2 產品有存貨 3 授信經理擔保 - 接受訂單 X 拒絕訂單 可合併成一個規則 可合併成一個規則 可合併成一個規則 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了合併一些規則)

70 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了簡化一些規則)
處理工作說明工具 p233 一 二 三 四 五 1 信用情況OK Y 1 N 0 2 產品有存貨 3 授信經理擔保 - 接受訂單 X 拒絕訂單 可簡化 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(為了簡化一些規則)

71 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(規則合併與簡化之後)
處理工作說明工具 p233 規則一 規則二 規則三 規則四 1 信用情況OK Y - N 2 產品有存貨 3 授信經理擔保 接受訂單 X 拒絕訂單 「免除信用」考慮的「確認訂單」處理工作(規則合併與簡化之後)

72 處理工作說明工具 p234 決策表常常是說明一組複雜條件的最佳方式，許多分析師使用決策表，因為它們的製作和了解都較為簡便。 而且程式設計人員發現，在開發程式碼時，以決策表開始工作比較容易。 決策樹 決策樹(decision tree #)是決策表中出現的條件、行動，和規則的一種圖形表現。 決策樹用類似於一棵水平放置的樹的形式來表現邏輯結構，其中樹根在左邊，枝條在右邊。 決策樹與決策表以不同的形式提供同樣的結果。 在許多情況下，圖形是最佳的溝通方式。

73 處理工作說明工具 p236 條件部份 行動部份 5%折扣再加額外5%折扣 是否使用我們的簽帳卡? Y Y 訂單是否超過$1000? N 5%折扣 Y 是精選客戶嗎? N $25折價券 N $5折價券 使用決策表還是決策樹往往是依個人偏好而定，決策表在處理複雜條件組合方面可能是較好的方式。 決策樹是描述較為簡單處理工作的有效方法。

74 邏輯模型相較於實體模型 p237 在系統分析階段，建立新資訊系統的邏輯模型，在系統設計階段中，依循先前建立的邏輯模型並加上一些操作任務和技術而建立新資訊系統的實體模型。 建立模型的順序 系統分析的起始階段，那時你試圖了解現有系統。你不是由一個邏輯模型開始，而是先研究現有系統的實際操作，去了解現有的工作是如何完成的。 許多系統分析師在建立新系統的邏輯模型之前會先建立一個現有系統的實體模型，然後再建立現有系統的邏輯模型。經過這一額外步驟的執行，他們能夠更有效地了解現有系統。

75 邏輯模型相較於實體模型 p237 四個模型的方式 許多分析師遵循四個模型的方式(four-model approach)，意即他們會開發出現有系統的實體模型、現有系統的邏輯模型、新系統的邏輯模型，和新系統的實體模型。 四個模型方法的主要好處是︰ 你在做出任何修改或改進之前，將更有效地掌握現有系統的功能。 這麼做之所以很重要，是因為系統開發早期犯下的錯誤將會影響後來的SDLC階段，可能導致使用者的不滿和額外的成本。

76 邏輯模型相較於實體模型 p237 另一個優點是︰ 新資訊系統的一些需求往往與現有資訊系統很相似，尤其是當所提議的是基於新的電腦技術而不是大量的新需求時。 在這些情況之下，修改現有系統的邏輯模型使之適合於新系統的邏輯模型是一種簡單的過程。 四個模型方式的唯ㄧ缺點是︰ 為了開發現有系統的邏輯模型和實體模型所需要增加的時間和成本。 因為大多數專案的進度都很緊湊，除此之外，使用者和管理者較不關切建立現有系統的文件，他們想要看到新系統的進展。 The end of this chapter