结构化分析的基本步骤

在信息时代，各种数据与信息呈几何倍数增长，结构化分析成为一项必不可少的分析技术。结构化分析就是将信息数据拆分成多个组成部分，然后对这些组成部分进行分类、排序并在必要时建立关联度，以便能够对这些数据进行分析和挖掘。

下面我们将从多个角度来介绍结构化分析的基本步骤。

一、数据收集

首先，在结构化分析的基本步骤中，数据收集非常重要。数据可通过文献、网络、调查表格、数据库等形式获取。在数据收集的阶段，要确保该数据质量高并且准确。

二、数据分离

在收集到数据后，接下来要做的是将收集到的数据进行分离并分类。分离后，可根据各自特点对其进行分类，以帮助更好地理解数据。对于收集的数据，它们需要按特征分组。在数据分离时，需要明确分类标准，以便能够对该数据进行准确地工作。

三、使用图表和表格

结构化分析的一项重要特点是值便于可视化。使用表格和图表能够让用户更好地理解数据拆分，以及对数据的关系进行更深层次的分析。它能使数据的分析更加直观、清晰、易于理解。

四、寻找关联和消息

在数据分离和分类之后，我们需要尝试找到数据之间的关系，以及有哪些信息可以从数据中挖掘出来。通过分析数据的关联和消息，我们可以得出更多的信息和洞见。这一步是结构化分析的关键步骤之一，能够对数据分析结果产生重要的影响。

五、建立模型

最后，在数据的分类、分离、分析之后，我们会根据数据分析结果建立数据模型。这一步骤是在研究所需数据的基础之上，根据其特点建立的模型。数据模型能够在自动化处理方面提供帮助，还可以在一些学科中进行较深入的研究。