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。
方法简单、清晰，易于学习掌握和使用。
结构化分析的实施步骤是先分析当前环境中已存在的人工系统，在此基础上再构思即将开发的目标系统，这符合人们认识世界改造世界的一般规律，从而大大降低了问题的复杂程度。
结构化分析采用了图形描述方式，用数据流图为即将开发的系统描述了一个可见的模型，也为相同的审查和评价提供了有力的条件，才上到下把大问题分解成若干个小问题，然后分别解决问题。

数据流图的建模元素有哪些?如何构建数据流图?有哪些注意事项?

1. 数据流图有以下几种主要元素：

数据流：数据流是数据在系统内传播的路径，因此由一组成分固定的数据组成。如订票单由旅客姓名、年龄、单位、身份证号、日期、目的地等数据项组成。由于数据流是流动中的数据，所以必须有流向，除了与数据存储之间的数据流不用命名外，数据流应该用名词或名词短语命名。
数据源或宿（“宿”表示数据的终点）：代表系统之外的实体，可以是人、物或其他软件系统。
对数据的加工（处理）：加工是对数据进行处理的单元，它接收一定的数据输入，对其进行处理，并产生输出。
数据存储：表示信息的静态存储，可以代表文件、文件的一部分、数据库的元素等。

2. 构建数据流图的步骤

先确定系统的输入输出，构建顶层DFD。
对顶层DFD细化，构建0层DFD。
对0层DFD的每个加工进行细化，分别构建1层DFD，依次类推，逐层精化，纸质构建出底层图。

3. 注意事项

注意数据流图中每个元素命名合理。
数据流图需要反映系统“做什么”而不是“如何做”。
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于加工的结果。
按层给加工编号。
保持父图和子图的平衡

数据字典有哪些要素(条目)定义?

数据流条目：通常列出该数据流的各组成数据项
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。
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。
加工处理条目：通常采用输入——处理——输出（IPO，Input-Progress-Output）视图描述。

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。

（见团队博客记录）