结构化分析方法给出一组帮助系统分析人员产生功能规约的原理与技术。它一般利用图形表达用户需求，使用的手段主要有数据流图、数据字典、结构化语言、判定表以及判定树等。

结构化分析的步骤如下：

(1)分析业务情况，做出反映当前物理模型的数据流图(Data Flow Diagram,DFD);

(2)推导出等价的逻辑模型的DFD;

(3)设计新的逻辑系统，生成数据字典和基元描述；

(4)建立人机接口，提出可供选择的目标系统物理模型的DFD;

(5)确定各种方案的成本和风险等级，据此对各种方案进行分析；

(6)选择一种方案；

(7)建立完整的需求规约。

结构化分析的常用手段是数据流图(DFD)和数据字典。

1)数据流图

DFD需求建模方法，也称为过程建模和功能建模方法。DFD建模方法的核心是数据流，从应用系统的数据流着手以图形方式刻画和表示一个具体业务系统中的数据处理过程和数据流。DFD建模方法首先抽象出具体应用的主要业务流程，然后分析其输入，如其初始的数据有哪些，这些数据从哪里来，将流向何处，又经过了什么加工，加工后又变成了什么数据，这些数据流最终将得到什么结果。通过对系统业务流程的层层追踪和分析把要解决的问题清晰地展现及描述出来，为后续的设计、编码及实现系统的各项功能打下基础。

DFD方法由4种基本元素(模型对象)组成：数据流、处理/加工、数据存储和外部项。

(1)数据流(Data Flow)。数据流用一个箭头描述数据的流向，箭头上标注的内容可以是信息说明或数据项。

(2)处理(Process)。表示对数据进行的加工和转换，在图中用矩形框表示。指向处理的数据流为该处理的输入数据，离开处理的数据流为该处理的输出数据。

(3)数据存储。表示用数据库形式(或者文件形式)存储的数据，对其进行的存取分别以指向或离开数据存储的箭头表示。

(4)外部项。也称为数据源或者数据终点。描述系统数据的提供者或者数据的使用者，如教师、学生、采购员、某个组织或部门或其他系统，在图中用圆角框或者平行四边形框表示。

建立DFD图的目的是描述系统的功能需求。DFD方法利用应用问题域中数据及信息的提供者与使用者、信息的流向、处理、存储4种元素描述系统需求，建立应用系统的功能模型。具体的建模过程及步骤如下。

(1)明确目标，确定系统范围

首先要明确目标系统的功能需求，并将用户对目标系统的功能需求完整、准确、一致地描述出来，然后确定模型要描述的问题域。虽然在建模过程中这些内容是逐步细化的，但必须自始自终保持一致、清晰和准确。

(2)建立顶层DFD图。

顶层DFD图表达和描述了将要实现的系统的主要功能，同时也确定了整个模型的内外关系，表达了系统的边界及范围，也构成了进一步分解的基础。

(3)构建第一层DFD分解图。

根据应用系统的逻辑功能，把顶层DFD图中的处理分解成多个更细化的处理。

(4)开发DFD层次结构图。

对第一层DFD分解图中的每个处理框作进一步分解，在分解图中要列出所有的处理及其相关信息，并要注意分解图中的处理与信息包括父图中的全部内容。分解可采用以下原则：保持均匀的模型深度；按困难程度进行选择；如果一个处理难以确切命名，可以考虑对它重新分解。

(5)检查确认DFD图。

按照规则检查和确定DFD图，以确保构建的DFD模型是正确的、一致的，且满足要求。具体规则包括：父图中描述过的数据流必须要在相应的子图中出现；一个处理至少有一个输入流和一个输出流；一个存储必定有流入的数据流和流出的数据流；一个数据流至少有一端是处理端；模型图中表达和描述的信息是全面的、完整的、正确的和一致的。

经过以上过程与步骤后，顶层图被逐层细化，同时也把面向问题的术语逐渐转化为面向现实的解法，并得到最终的DFD层次结构图。层次结构图中的上一层是下一层的抽象，下一层是上一层的求精和细化，而最后一层中的每个处理都是面向一个具体的描述，即一个处理模块仅描述和解决一个问题。

2)数据字典

数据字典(Data Dictionary)是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述，其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明。简而言之，数据字典是描述数据的信息集合，是对系统中使用的所有数据元素定义的集合。

数据字典最重要的作用是作为分析阶段的工具。任何字典最重要的用途都是供人查询，在结构化分析中，数据字典的作用是给数据流图上每个元素加以定义和说明。换句话说，数据流图上所有元素的定义和解释的文字集合就是数据字典。数据字典中建立的严密一致的定义，有助于改进分析员和用户的通信与交互。数据字典各部分的描述如下。

(1)数据项：数据流图中数据块的数据结构中的数据项说明。数据项是不可再分的数据单位。对数据项的描述通常包括以下内容：

数据项描述={数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系}

其中“取值范围”“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。若干个数据项可以组成一个数据结构。

(2)数据结构：数据流图中数据块的数据结构说明。数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构组成，或由若干个数据项和数据结构混合组成。对数据结构的描述通常包括以下内容：

数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成：{数据项或数据结构}}

(3)数据流：数据流图中流线的说明。数据流是数据结构在系统内传输的路径。对数据流的描述通常包括以下内容：

数据流描述={数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成：{数据结构},平均流量，高峰期流量}

其中“数据流来源”是说明该数据流来自哪个过程，即数据的来源。“数据流去向”是说明该数据流将到哪个过程去，即数据的去向。“平均流量”是指在单位时间(每天、每周、每月等)里的传输次数。“高峰期流量”则是指在高峰时期的数据流量。

(4)数据存储：数据流图中数据块的存储特性说明。数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数据流的来源和去向之一。对数据存储的描述通常包括以下内容：

数据存储描述={数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成：{数据结构},数据量，存取方式}

其中“数据量”是指每次存取多少数据，每天(或每小时、每周等)存取几次等信息。“存取方式”包括是批处理，还是联机处理；是检索还是更新；是顺序检索还是随机检索等。另外“流入的数据流”要指出其来源，“流出的数据流”要指出其去向。

(5)处理过程：数据流图中功能块的说明。数据字典中只需要描述处理过程的说明性信息，通常包括以下内容：

处理过程描述={处理过程名，说明，输入：{数据流},输出：{数据流},处理：{简要说明}}

其中“简要说明”中主要说明该处理过程的功能及处理要求。功能是指该处理过程用来做什么(并不是怎么样做);处理要求包括处理频度要求，如单位时间里处理多少事务，多少数据量，响应时间要求等，这些处理要求是后面物理设计的输入及性能评价的标准。