1.结构化分析的特点是什么？
采用自顶向下、逐层分解的方法求解复杂问题。
2.数据流图的建模元素有哪些？
（1）数据的原点或终点
（2）加工或处理
（3）数据存储
（4）数据流
3.如何构建数据流图？有哪些注意事项？
构建方法：
（1）构建顶层数据流图
（2）构建0层数据流图 （细化顶层数据流图）
（3）逐层细化数据流图
注意事项：
(1) 命名：数据流图中每个元素必须有名字，且命名合理。
加工名字应该反映整个加工的功能，而不是一部分功能。加工命名一般为动词+名词短语。 数据流名字应该代表整个数据流的内容，而不是仅仅反映它的某些成分。数据流命名为名词。
(2) 画数据流不是画控制流。数据流图反映的是系统“做什么”，不反映“如何做”。
(3) 每个加工至少有一个输入数据流和一个输出数据流，反映出此加工数据的来源与加工的结果。
(4) 按层给加工编号。如果一张数据流图中的某个加工要分解成另一张数据流图时，则上层图为父图，直接下层图为子图，父、子图上的所有处理都应编号。子图的编号是父图中相应处理的编号的扩充，子图上处理的编号是父图号、小数点及子图的局部号组成。
(5) 保持父图与子图的平衡。
子图的输入、输出数据流同父图相应加工的输入、输出数据流必须一致。注意：如果父图的一个输入（或输出）数据流对应于子图中几个输入（或输出）数据流，而子图中组成这些数据流的数据项全体恰好是父图中的这个数据流，那么父图和子图仍然是平衡的。可借助数据字典中的关于该数据流的描述来判定。
4.数据字典有哪些要素（条目）定义？
（1）数据流条目
通常列出该数据流的各组成数据项。
（2） 数据项条目
数据流的组成成员是数据项，数据项条目是不可再分解的数据单位。
（3）数据存储条目
与数据流条目一样。对存储数据的定义用数据存储条目。
（4）处理加工条目
5.请采用面向数据流的方法对你所在团队项目的功能需求进行建模。
