python流程图绘制

自动生成流程图

基于Python和Graphviz开发的，能将源代码转化为流程图的工具：pycallgraph 可以帮到你；

跟着参考文章 *** 作，亲测有效；

参考文章：Python 流程图 — 一键转化代码为流程图

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了

（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

流程图如下：

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略

针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。

帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程 *** 作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。

从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？

（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。

（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。

（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。

（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。

（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

用户行为路径图示例：

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：

第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：

（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数

（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

数据流图(DFD)专题讲解

软件设计师考试的下午题的第一道题，数据库系统工程师考试的下午题的第一道题都是数据流图题，而能够将这道题全部做对的考生是非常少的。根据历年的辅导和阅卷经验，发现很多考生不是因为这方面的解题能力不够，而是缺乏解这种题的方法与技巧。本文介绍一些解这种类型题的方法和技巧，希望起来抛砖引玉的效果。

一解题当中考生表现出的特点

由于这是下午考试的第一道题，所以很多考生从考前的紧张氛围当中逐渐平静下来开始答题，头脑还比较清醒，阅读起来比较流畅，速度还可以，自我感觉不错。可偏偏这道题有很多人不能全取15分，纠其原因有以下一些特点：

1拿卷就做，不全面了解试卷，做到心中有数。这样会导致在解题过程当中缺少一种整体概念，不能明确自己在哪些题上必需拿分(多花时间)，哪些题上自己拿不了分(少花时间)。这样，在解题时目标就会明确很多。

2速度快，读一遍题就开始动手做。

3速度慢，用手指逐个字的去看，心想看一遍就能做出题来。

4在阅读题目时，不打记，不前后联系起来思考。

5边做边怀疑边修改，浪费时间。

6缺少的数据流找不准，可去掉的文件找不出来。

7由于缺少项目开发经验，对一些事务分析不知如何去思考。

8盲目乐观，却忽略了答题格式，丢了不应该丢的分。

二解题的方法与技巧

1首先要懂得数据流图设计要略。

有时为了增加数据流图的清晰性，防止数据流的箭头线太长，减少交叉绘制数据流条数，一般在一张图上可以重复同名的数据源点、终点与数据存储文件。如某个外部实体既是数据源点又是数据汇点，可以在数据流图的不同的地方重复绘制。在绘制时应该注意以下要点：

(1)自外向内，自顶向下，逐层细化，完善求精。

(2)保持父图与子图的平衡。

为了表达较为复杂问题的数据处理过程，用一个数据流图往往不够。一般按问题的层次结构进行逐步分解，并以分层的数据流图反映这种结构关系。根据层次关系一般将数据流图分为顶层数据流图、中间数据流图和底层数据流图，除顶层图外，其余分层数据流图从0开始编号。对任何一层数据流图来说，称它的上层数据流图为父图，在它的下一层的数据流图为子图。

顶层数据流图只含有一个加工，表示整个系统;输入数据流和输出数据流为系统的输入数据和输出数据，表明了系统的范围，以及与外部环境的数据交换关系。

底层数据流图是指其加工不能再分解的数据流图，其加工称为“原子加工”。

中间数据流图是对父层数据流图中某个加工进行细化，而它的某个加工也可以再次细化，形成子图。中间层次的多少，一般视系统的复杂程度而定。

任何一个数据流子图必须与它上一层父图的某个加工对应，二者的输入数据流和输出数据流必须保持一致，此即父图与子图的平衡。父图与子图的平衡是数据流图中的重要性质，保证了数据流图的一致性，便于分析人员阅读和理解。

在父图与子图平衡中，数据流的数目和名称可以完全相同;也可以在数目上不相等，但是可以借助数据字典中数据流描述，确定父图中的数据流是由子图中几个数据流合并而成的，也即子图是对父图中加工和数据流同时进行分解，因此也属于父图与子图的平衡，如图1所示。

图1 父图与子图的平衡

(3)保持数据守恒。也就是说，一个加工所有输出数据流中的数据必须能从该加工的输入数据流中直接获得，或者是通过该加工能产生的数据。每个加工必须有输入数据流和输出数据流，反映此加工的数据来源和加工变换结果。一个加工的输出数据流只由它的输入数据流确定。数据流必须经过加工，即必须进入加工或从加工中流出。

(4)加工细节隐蔽。根据抽象原则，在画父图时，只需画出加工和加工之间的关系，而不必画出各个加工内部的细节。当某层数据流图中的数据存储不是父图中相应加工的外部接口，而只是本图中某些加工之间的数据接口时，那么这些数据存储为局部数据存储。

为了强调局部数据存储的隐蔽性，一般情况下，局部数据存储只有作为某些加工的数据接口或某个特定加工的输入和输出时，才画出来。即按照自顶向下的分析方法，某数据存储首次出现时只与一个加工有关，那么这个数据存储应该作为与之关联加工的局部数据存储，在该层数据流子图中不必画出，而在该加工的子图中画出，除非该加工为原子加工。

(5)简化加工间的关系。在数据流图中，加工间的数据流越少，各个加工就越相对独立，所以应尽量减少加工间输入输出数据流的数目。

(6)均匀分解。应该使一个数据流中的各个加工分解层次大致相同。

(7)适当地为数据流、加工、文件、源/宿命名，名字应反映该成分的实际意义，避免空洞的名字。

(8)忽略枝节。应集中精力于主要的数据流，而暂不考虑一些例外情况、出错处理等枝节性的问题。

(9)表现的是数据流而不是控制流。数据流图与传统的程序流程图不同，数据流图是从数据的角度来描述一个系统的，而流程图则是从对数据加工的角度来描述系统的。数据流图中的箭头是数据流，而流程图中的箭头则是控制流，它表达的是程序执行的次序。数据流图适合于宏观地分析一个组织的业务概况，而程序流程图只适合于描述系统中某个加工的执行细节。

每个加工必须既有输入数据流，又有输出数据流;在整套数据流图中，每个文件必须既有读文件的数据流又有写文件的数据流，但在某一张子图中可能只有读、没有写，或者只有写、没有读。

2解题的方法。

(1) 数据平衡原则。

数据平衡原则分为两个方面:

① 在分层数据流图中，父图和子图要平衡，也就是说，父图中某加工的输入输出数据流必须与它的子图的输入输出数据流在数量和名字上相同。

②数据平衡的另一个方面是说：每个加工必须即有输入数据流又有输出数据流，而且一个加工所有输出数据流中的数据必须能从该加工的输入数据流中直接获得，或者是通过该加工能产生的数据。

(2) 要特别注意的几个细节问题。

① 除了流向数据存储(文件)或从数据存储流出的数据流不必命名外，其它每个数据流都必须有一个合适的名字。

②流向文件的数据流，表示写入数据，流出文件的数据流表示读文件。在整套数据流图中，每个文件必须既有读的数据流又有写的数据流，但在某一张子图中可能只有读没有写，或者只有写没有读。

③在逐步精化的过程中，若一个文件首次出现时只与一个加工有关，既该文件是个加工的内部文件，那么该文件在当层图中不必画出，可在该加工的细化图中画出。

3解题的技巧。

(1)阅读题干的技巧。快速的阅读第一遍，基本了解题目所涉及到的知识点或者事务，打记实体对象和存储文件，甚至可以将数据流也标记一下;这一步重点落在问题上，一般问题不难，但一定要看清问题。带着问题来看第二遍，边看边解决。

(2)要有整体的概念，不能因一个点符合就断定是它，尤其是数据对象。

(3)注意解题的速度，一般在20分钟以内为最好。

(4)解题的过程中，每一条数据流都能够在[说明]中找到相应的语句。

(5)数据流名称要写对，每错一个字扣05分;流向也要写对。

(6)做好以后，复查一遍;不要边做边怀疑、边修改，那样会担误时间，且错误更多。

业务流程和数据流程

业务流程和数据流程，相信很多人都不清楚这两种流程是什么，有什么作用。作为企业管理功能的一部分，业务流程主要针对的是业务，而数据流程针对的当然是数据了，这两者如此相像，之间还有一些比较复杂的联系，下面和大家分享业务流程和数据流程的相关内容。

业务流程和数据流程1

1、 描述对象不同

业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。

业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收 付 账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。

数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。

2、 功能作用不同

业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。

数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。

3、 基本符号不同

对数据流程图的基本符号解释如下:

外部实体表示数据流的始发点或终止点。原则上讲, 它不属于数据流程图的核心部分, 只是数据流程图的外围环境部分。在实际问题中它可能是人员、计算机外设、系统外部的文件等。在圆形框中用文字注明外部实体的编码属性和名称。

数据流是用箭头线及其上的数据表示数据流动的方向, 数据流由一个或一组数据项组成。

数据存储表示逻辑意义上的数据存储环节, 不考虑存储的物理介质和技术手段的数据存储环节。它用一个右边开口的长方形条来表示, 图形右部填写存储的数据和数据集的名字, 左边填写该数据存储的标志。

处理逻辑 加工 也称为处理或功能, 它包括两方面的内容:一是改变数据结构; 二是在原有数据内容基础上增加新的内容,形成新的数据。一般用一个长方形表示处理逻辑, 图形下部填写处理的名字, 上部填写该处理的标志。

关于业务流程图和数据流程图的基本符号很多教材上都不完全一致, 还没有形成一个统一的标准。例如, 有的教材上用圆形表示外部实体, 有的用矩形表示外部实体。二者所使用的符号不同, 但代表的含义都相同。业务流程图中的业务处理和存储这两个符号和数据流程图中的相应的符号基本一致; 业务流程图和数据流程图中都有箭头线的符号, 但含义不同: 业务流程图中的箭头线表示信息流向, 它没有名称; 数据流程图中的箭头线表示某一数据流, 它有名称, 通常写在数据流的上方。

4、 绘制过程不同

业务流程图就是用一些规定的符号及连线来表示某个具体务处理过程。业务流程图的绘制是根据系统详细调查过程中所得的资料, 按业务实际处理过程, 用规定的符号将它们绘制在同一张图上。它的绘制无严格的规则, 只需简明扼要地如实反映实际业务过程。在绘制过程中一般也遵循“自顶向下”的原则。

数据流程图的绘制方法较为复杂, 它是按照“自顶向下, 逐层求精”的方法进行的, 也就是将整个系统当成一个处理功能,画出它和周围实体的数据联系过程, 即一个粗略的数据流程图( 顶层数据流程图),然后逐层向下分析, 直到把系统分解为详细的低层次的数据流程图。如图A是一个高等学校学藉管理系统的顶层数据流程图。

绘制数据流程图的注意事项:

①数据流程图的绘制一般是从左到右进行。从左侧开始标出外部实体, 然后画出由外部实体产生的数据流, 再画出处理逻辑、数据流、数据存储等元素及其相互关系, 最后在流程图的右侧画出接收信息的系统外部实体。

②父图与子图的平衡。子图是对父图中处理逻辑的详细描述, 因此父图中数据的输入和输出必须在子图中反映。父图与子图的平衡是数据流守恒原则的体现, 即对每一个数据处理功能来说, 要保证分解前后的输入数据流与输出数据流的数目保持不变。

③数据流至少有一端连接处理框。数据流不能直接从外部实体直接传送到数据存储, 也不能从数据存储直接传送到外部实体。

④数据存储输入/输出协调。数据存储必定有输入数据流和输出数据流, 缺少任何一个则意味着遗漏了某些加工。

⑤数据处理流入/流出协调。只有流入没有流出, 则数据处理无需存在; 只有流出没有流入的数据处理不可能满足。

⑥合理命名, 准确编号。对数据流程图的基本元素进行编号, 这样有利于编写数据字典及方便系统设计人员和用户的阅读与理解。

二、业务流程图和数据流程图的联系

1、 业务流程图和数据流程图都是从流程的角度动态地去考察分析对象, 都是用图形符号抽象地表示调查结果。

2、 数据和业务的联系具体表现在: 数据流是伴随着业务过程而产生的, 它是业务过程的衍生物; 数据资料基本上也是按组织结构或业务过程收集的; 在数据汇总时, 我们也是以业务流程为单位, 将同一业务的不同处理步骤中的数据加以集中; 数据流程图的绘制遵照业务处理的全过程。

3、 数据流程图和业务流程图存在一定的对应关系。由业务流程图可以导出相应的数据流程图。有两种思路: 一种是先按业务流程图理出的业务流程顺序, 然后将相应调查过程中所掌握的数据、表单分离出来, 接下来考查数据的流向, 加工处理过程和存储, 把它们串起来就绘制成一完整的数据流程图; 另一种是从业务流程中分离出处理过程, 再考查每一个处理过程的输入数据与输出数据, 将业务过程中所有的处理过程的输入、输出数据流进行有机的集成就形成了一个完整的数据流程图。

业务流程和数据流程2

01业务流程梳理：数据分析的基石

在做数据分析时，需从业务角度切入进去，把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉：客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点，才能精准地发现业务上可能存在的问题，进而针对性地解决问题、并提出促进业务增长的方案。我们知道，增长是企业的生命线，从这点来说，对业务流程的梳理，说是数据分析的基石，一点都不为过。

我们总提“业务流程”，那么什么是业务流程呢？

引用百度百科的解释：

“业务流程，是为达到特定的价值目标而由不同的人分别共同完成的一系列活动。”这是广义上的业务流程的含义，而狭义的业务流程，则认为它仅仅是与客户价值的满足相联系的一系列活动。

从业务流程的定义里，我们需要关注这么几个要素：

角色：这是业务流程里的第一个基本要素。有了角色才会有分工、有协作，才能完成特定的业务目标。活动：也就是指具体做的事，每个角色都会有具体要做的事。协作：一家公司或者说一个组织里面，不同人做不同事，最终通过协助才能完成一系列的事。而且协作方式上，有并行和串行之分（意思是可以在同一时间完成，或者是不同的时间段里完成）。产出物：每个人有了具体活动，就会有产出，产出的东西形成产出物，以使不同活动在不同岗位间进行转手交接成为可能。规则：正所谓，无规矩不成方圆，活动的内容、方式、责任等也必须有明确的安排和界定。关于业务流程相关的五要素，我们这里还是以某B端产品的职能架构为例，来感受一下业务流程中每个角色的作用。架构下，一般主要有产品设计部（负责技术、测试、产品、设计等）、运营部（负责市场、各类运营等）、销售部（负责销售达成、市场开拓等）、售后服务部（负责售后跟踪、促进转化等）四个部门。关于各部门的重点工作如下：

产品设计部：输出产品方案，帮助商家解决业务问题，包括需求挖掘、需求分析、需求管理等；

运营部：获取足够流量及销售线索，进行内容运营、活动运营、社群运营以及打造品牌口碑等；

销售部：将有效的销售线索，转化至与客户成交这一步骤，需要经常进行线下拜访、PPT演示、签订合同等相关工作。

售后服务部：助力客户成功、转化成单，提升客户产品的使用率，兼任新手培训、客户成功案例分享等工作。

各部门的相关工作人员，就是各个角色。每个角色具体做的事，就是活动。产品人员做产品，营销人员获取销售线索，销售做销售转化，客户成功做客户服务，这就是协作。营销部门交付有效的客户线索，销售交付已付费的客户，这就是产出物。运营部门必须获得的是有效线索才可以交给销售部，而什么是有效线索，也会有相应的标准。产品设计需要的相应标准，这就是规则。那么，我们对关于业务流程的定义以及包含的基本要素有了一定的了解之后，接下来，我们就来看一下，如何梳理以及绘制业务流程？

其实，梳理业务流程是一个相当复杂的过程，这个过程主要是以实际的业务场景为基础来获取业务信息，然后抽象出一个以参与对象为节点的业务流程。在形式上，我们可以使用泳道图等工具将流程的要素及细节等信息，用一目了然的方式展现出来。展示步骤如下：

1）获取详细且真实的业务流程我们一般有两种获取业务流程的方法：从业务那边直接获取，或者依靠自己去观察、了解业务流程。

关于第一种，好处是，业务部门一般都会有现成的整理好的流程。但缺点是，这种模式一般不能直接拿来用。因为很多业务都是针对自己当前的业务整理的，或者针对自己部门的业务整理，并不是完整的全局流程。而产品设计需要考虑全局性，甚至未来的扩展性。

关于第二种，需要费时费力，但是完成后效率将倍增。如果业务部门没有纸面上的流程图，只能靠业务人员的口述去了解他们的业务流程。这时最好的方法，就是自己先模拟走一遍流程，最终落到纸面上，形成业务流程。然后我们拿着这份流程图与业务再次进行核实，甚至需要重复核实及校对，因为流程常常会随着业务方向的变化而变化。在这一点上，我们按照这样的步骤，来逐一完成各个节点业务的流程。

2）明确全业务流程的关键角色首先要弄清楚哪些人会参与解决问题。

解决一个问题往往需要完成多个任务，每一个任务都会由一个或多个人参与。找到那些执行相同任务的人，把他们定义为一个角色。

针对B类产品客户可能不仅仅是单一角色，可能还会涉及到多个角色，如：销售员、客服、运营人员，在不同阶段参与人和参与度都不同。可能会涉及到产品定位以外的人员，比如技术人员等。早期可不做深入挖掘，但也需要收集，了解其参与的作用。

3）识别路径节点解决一个问题需要执行很多任务，但并非所有的任务都是关键业务节点。

关键任务节点有两个特征：一是能够推进业务往下进行，二是推动业务在不同角色间流转。业务流程路径则反应了整个业务流程逻辑。通过关键节点转化关系及结果，反应业务状况的好坏。

当然，这些都是用户在业务进行到一定的阶段需要完成的一些相对大一点的阶段性的目标。这些目标在后续需要进行进一步的细分处理拆解子目标，作为后期切分页面的依据。

4）找到用户参与的关键步骤业务流程的设计中，如果加入用户参与的角度，会使整个流程更具有针对性和合理性。

完整的业务流程中，参与人大部分是团队内部的成员，加入外部成员后，相当于引入了可以提供反馈及增长动力要素。

而这一点，在流程设计及页面优化和调整上，起到关键作用。梳理业务流程不是简单的照搬，需要分析现有实际场景中各节点的必要性，现有流程是否可以进行优化或者调整。

5）留意不同业务场景对流程的影响从产品生命周期中，我们需要考虑，周期内不同阶段的营销及管理策略的差异，会给业务流程带来的影响。

从业务场景中，我们需要考虑，同一个场景内不同画像的客户群体的差异，会给业务流程带来的影响。甚至在某些特殊的时间节点和场合，例如像“双十一”等业绩旺季的业务流程调整。

总体来说，我们梳理业务流程的初衷，是便于我们进行数据采集及分析，而分析的结论和成果，还是要同步给业务团队。因此，我们既要站在数据分析的专业角度上给予业务团队关于流程的优化方案及分析结果，还要提醒业务团队不同场景下的战略调整，最终促成业务增长。

02 总结

以上是梳理业务流程需要明确的相关内容。获取这些信息的方法，可以通过：现场调研、用户访谈、场景观察等方法获悉。获悉信息后，我们需要将相关内容分类梳理归集存档，存档结果可以通过泳道图表现出来。

整个流程走下来，我们对业务流转和规则也就有了比较清晰的认知了。做数据分析，理解“业务流程”是必备的思维方式，尤其是刚入门数据分析时，必须要了解目力之所及的业务流程、参与其中的业务对象、 *** 作时的数据留痕以及表面产生的问题。当你对当前业务有了以上角度的了解，才算是真正的入门。任何一个角度的不完善，就能造成你的理解、分析问题、提出解决方案时的盲区。

然后，如果你对当前的业务情况已经了如指掌，就可以着手解决一些明显的局部问题。比如产品上的某一模块的功能对最终的目标没有任何帮助，我们可以将其下线，保障整个产品的畅通，防止后面的产品规划上造成影响。

业务流程和数据流程3

流程管理的基本特征

1、业务流程是指以面向顾客直接产生价值增值的流程；

2、管理流程是指为了控制风险、降低成本、提高服务质量、提高工作效率、提高对市场的反应速度，最终提高顾客满意度和企业市场竞争能力并达到利润最大化和提高经营效益的目的的流程。

企业内的一切流程都应以企业目标为根本依据，尤其是管理流程：对外，面向客户，提高业务流程的效率；对内，面向企业目标，提高管理流程的效率，平衡企业各方资源（生产线平衡），控制总体效率的平衡，实现企业总体绩效。

流程管理的优势

在流程管理中，流程中各个节点上的工作由团队成员负责，流程负责人对整条流程的成效负责，因此流程管理在分工意义上依旧属于管理活动簇，只不过相对于职能管理而言，前者着眼于提高组织横向的满足客户的工作效率，后者着眼于保证最高管理者对组织的纵向控制和获取专业化的分工优势，二者在各自的管理活动构成上也存在着明显的差异，这说明流程管理对于传统的管理模式既具有传承性，又具有创新性。

流程管理的局限性

流程管理模式所适用的管理机制仅是一种，不能单独去有效应对所有的管理问题，管理问题的解决其实有三种途径，即能动致变的演化机制途径、设计优化的控制机制途径以及两种机制的藕合互动途径。假设一个组织的所有工作都采用流程管理模式，因为不可能用一条流程去囊括组织的全部工作并加以管理，换言之，至少存在两种以上的流程，如物流和资金流，而对两条以上流程的管理却属于职能管理的范畴，所以流程管理不能有效处理的问题还得留给职能管理去解决或与职能管理相配合而得到解决。另外，由于市场需求的持续变化以及生产技术的不断发展，组织管理经常会面临新的矛盾和问题，如出现的物流管理和信息化建设等等。在这种情况下，组织一般会先成立一个职能部门去解决特定的矛盾和问题，而不可能一开始就考虑设计一个流程去处理这些特定的矛盾和问题，因此至少从这两点来讲，职能管理是会永远存在的，并且与流程管理的互补关系大于二者之间的替代关系。

因此，在流程梳理中将流程环节对应到部门、岗位职责时，要注意流程梳理无法涵盖所有的职能，这就需要将职能梳理作为辅助手段，才能保证部门与岗位职能的全面性。

结语

总而言之，企业流程管理主要是企业管理者对企业内部改革，改变企业职能管理机构重叠、中间层次多、流程不闭环等，使每个流程可从头至尾由一个职能机构管理，做到机构不重叠、业务不重复，达到缩短流程周期、节约运作资本的作用。它是一种以规范化的构造端到端的卓越业务流程为中心，以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法。它的推出是工作流技术和企业管理理念的一次划时代飞跃。

流程管理，是保证工作效率提高的关键;企业管理者只有将流程中的各个节点把握好，才可以让工作人员的效率迅速提高。企业运行必须让流程说话，企业管理者思考问题时要用流程思考，而流程最好让那些具有丰富企业管理经验和系统管理思维的人来设计，他们会把流程科学、管理新方法和企业固有的文化融为一体，让企业文化形成独特优势，流程思想就是企业的核心竞争力，对于企业的长远发展有着非常重要的意义。

选B，在软件开发中，需求分析阶段可以使用的工具是DFD图。

DFD图是需求分析阶段业务人员能够理解的工具，而N-S图、PAD图、程序流程图，都是具体到设计阶段的设计工具。

下面详细介绍一下选项中这几种图：

1、N-S图：Nassi和Shneiderman 提出了一种符合结构化程序设计原则的图形描述工具，叫做盒图，也叫做N-S图，是结构化编程中的一种可视化建模。为表示五种基本控制结构，在N-S图中规定了五种图形构件。

2、DFD图：DFD图即为数据流图（Data Flow Diagram），简称DFD。它从数据传递和加工角度，以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。

3、PAD图，PAD是Problem Analysis Diagram的缩写，它是日本日立公司提出，由程序流程图演化来的，用结构化程序设计思想表现程序逻辑结构的图形工具。

4、程序流程图，独立于任何一种程序设计语言，比较直观、清晰，易于学习掌握。程序流程图又称程序框图，是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。

程序框图的设计是在处理流程图的基础上，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。程序框图是进行程序设计的最基本依据，因此它的质量直接关系到程序设计的质量。

扩展资料：

软件开发需求分析过程：

软件需求分析所要做的工作是深入描述软件的功能和性能，确定软件设计的限制和软件同其它系统元素的接口细节，定义软件的其它有效性需求。

进行需求分析时，应注意一切信息与需求都是站在用户的角度上。尽量避免分析员的主观想象，并尽量将分析进度提交给用户。在不进行直接指导的前提下，让用户进行检查与评价。从而达到需求分析的准确性。

分析员通过需求分析，逐步细化对软件的要求，描述软件要处理的数据域，并给软件开发提供一种可转化为数据设计、结构设计和过程设计的数据和功能表示。在软件完成后，制定的软件规格说明还要为评价软件质量提供依据。

参考资料来源：百度百科-需求分析

问题一：大家用什么工具画数据流图 Microsoft Visio 2003 中文版 专业制作各类图纸的软件,例如程序流程图、网络拓扑图、数据分布图、地图、室内布置图、规划图、线路图等图纸的软件,包含了非常多的组件-----数据库老师推荐的。专业软件。

问题二：画数据流图用什么工具 业务流程用visio, 数据流程可以用powerdesigner, rose, visio

只要把东西说清楚就好, 工具倒是次要的

问题三：画数据流图用什么工具 rose

问题四：数据流图和程序流程图有什么区别？分别用什么工具来了绘制？ 数据流图是业务分析用的，主要在分析阶段，经过变换型（事务性）分析可以转换为概要设计，程序流程图和N-S框图一样是用作详细设计的。

数据流图没有控制结构，基本是一种静态结构，没有语法控制。程序流程图是动态的程序状态的描述。

问题五：在WORD里用什么软件做数据流图 比较方便 WORD就是软件，可以做流程图

word2003步骤：

视图→工具栏→绘图，在绘图工具条上选择“自选图形”→更多自选图形→流程图

word2007步骤：

“插入”→攻形状”就可以画了，里面有流程图用的形状

补充：

试试 SuperWORKS ，专业电气CAD软件

问题六：有什么能画数据流图，程序流程图之类的软件吗？推荐一下 visio吧,比较简单,如果要自动生成代码的话,就得用Rational rose之类的专业软件,这种要求你每个数据都画对,才能最终生成正确的代码,不然生成出来的代码都无法直视

问题七：数据流图怎么画 数据流图的画法

数据流图也称为数据流程图date flow diagram , DFD，是一种便于用户理解和分析系统数据流程的图形工具，他摆脱了系统和具体内容，精确的在逻辑上描述系统的功能、输入、输出和数据存储等，是系统逻辑模型的重要组成部分。

数据流图的基本组成成分

数据流：是由一组固定成分的数据组成，表示数据的流向。值得注意的是，数据流图中描述的是数据流，而不是控制流。除了流向数据存储或从数据存储流出的数据不必命名外，每个数据流必须要有一个合适的名字，以反映该数据流的含义。

加工：加工描述了输入数据流到输出数据之间的变换，也就是输入数据流经过什么处理后变成了输出数据。每个加工都有一个名字和编号。编号能反映该加工位于分层的数据流图的哪个层次和哪张图中，能够看出它是由哪个加工分解出来的子加工。

数据存储：数据存储表示暂时存储的数据。每个数据存储都有一个名字。

外部实体：外部实体是存在于软件系统之外的人员或组织，他指出数据所需要的发源地或系统所产生的数据的归属地。

外部实体 加工 数据流

分层数据流图的设计方法

第一步，画子系统的输入输出

把整个系统视为一个大的加工，然后根据数据系统从哪些外部实体接收数据流，以及系统发送数据流到那些外部实体，就可以画出输入输出图。这张图称为顶层图。

第二步，画子系统的内部

把顶层图的加工分解成若干个加工，并用数据流将这些加工连接起来，使得顶层图的输入数据经过若干加工处理后，变成顶层图的输出数据流。这张图称为0层图。从一个加工画出一张数据流图的过程就是对加工的分解。

可以用下述方法来确定加工：

在数据流的组成或值发生变化的地方应该画出一个加工，这个加工的功能就是实现这一变化，也可以根据系统的功能决定加工。

确定数据流的方法

用户把若干数据当作一个单位来处理（这些数据一起到达、一起处理）时，可以把这些数据看成一个数据流。

关于数据存储

对于一些以后某个时间要使用的数据，可以组织成为一个数据存储来表示。

第三步，画加工的内部

把每个加工看作一个小系统，把加工的输入输出数据流看成小系统的输入输出流。于是可以象画0层图一样画出每个小系统的加工的DFD图。

第四步，画子加工的分解图

对第三步分解出来的DFD图中的每个加工，重复第三步的分解过程，直到图中尚未分解的加工都是足够简单的（即不可再分解）。至此，得到了一套分层数据流图。

第五步，对数据流图和加工编号

对于一个软件系统，其数据流图可能有许多层，每一层又有许多张图。为了区分不同的加工和不同的DFD子图，应该对每张图进行编号，以便于管理。

● 顶层图只有一张，图中的加工也只有一个，所以不必为其编号。

● 0层图只有一张，图中的加工号分别是01、02、…，或者1， 2 。

● 子图就是父图中被分解的加工号。

● 子图中的加工号是由图号、圆点和序号组成，如：112，13 等等。

应该注意的问题：

1 应适当的为数据流、加工、数据存储以及外部实体命名，名字应该反映该成分的实际含义，避免使用空洞的名字。

2 画数据流图，不是画控制流。

3 一个加工的输出数据流，不应与输入数据流同名，及时他们的组成完全相同。

4 允许一个加工有多条数据流流向另一个加工，也允许一个加工有两条相同的输出数据流流向不同的加工。

5 保持父图与子图的平衡。也就是说，父图中的某加工的输入输出流必须与他的子图的输入输出数据流在数量上和名字>>

问题八：用什么软件画软件工程中的数据流图 Microsoft Office Visio

问题九：数据流图是用于描述结构化方法中什么阶段的工具 是一种能全面地描述信息系统逻辑模型的主要工具对数据流图中出现的每一个数据流、文件、加工给出详细定义

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