原型设计
需求模型化、代码模块化、测试自动化
产品原型可以概括的说是整个产品面市之前的一个框架设计，以用户为中心的理念会贯穿整个产品，可分为静态原型（图、表）、交互式原型（可运行）。创建原型的主要目的是在实际设计与开发开始之前揭示和测试系统的功能与可用性。这样，可以在将太多时间与资源投入开发活动之前，确保所构建的系统是正确的。
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平台是应对高竞争的市场环境、快速响应和规模化生产的产物，将来会越来越灵活，越柔性。
配置和脚本是为了降低开发难度，将来没准就是端到端的模式，客户用自然语言都可以定义一些功能了。
概念验证：领域知识（领域工程）
客户需求：客户由于对现状的不满而产生改变或提升现状的欲望。在反复进行的、产品生命周期的规划 / 概念 / 设计阶段中，需求必须保持完
整、清晰、结构严谨、可追踪和可验证的特点。
1、新概念
快速实现设计方案
直观的白板和基于任务的界面提高了可用性，同时还让用户能够快速轻松地学习不熟悉的功能或特征。
利用所见即所得的界面编辑器，用户无需了解编程方法就可以使用领域符号表示问题的约束和解。
工具箱包含多个立即可用的模块，可让用户解决任何计算问题。
在所有计算中全面支持各类单位，这将减少错误、提高结果的准确性并改善工程师与团队之间的沟通准确性。
快速高效地试验多个选项
实时计算环境允许快速轻松地创建计算公式，以便在将计算应用到设计方案之前进行测试。
实验设计功能帮助面对多个变量和级别的用户了解影响到实验的变量交互作用，并且提供模板，以便用户进行次数较少但智能程度较高的实验。
与其他产品（例如CAD应用程序）的集成帮助提高生产力、改善过程效率并增强个人与小组之间的协作。
审阅和评估多个假设方案
使用标准数学符号并综合显示文字和图形，可自动生成清晰易读的文档，而且，各级管理人员和多文化背景的不同团队都能轻松理解这些文档。
在文字注释和图形显示的支持下，各团队可以利用实时计算功能轻松建立假设方案。
存档的共享工作表有助于捕捉知识并便于各团队重复使用计算，从而更好地控制错误和推广工程计算的最佳做法。
2、需求挖掘
望：观察客户的环境、行为等隐藏的信息；闻：倾听需要极大地耐心和专心；问：包括开放式问题（描述、解释、说明，可以获得更多有价值的
信息）和封闭式问题（Yes or No，锁定具体信息或证实对客户需求的理解）；切：为客户量身订做方案。客户真正关心的是如何达到自己的商
业目标，而不是你的产品或服务本身，当然，他们确实想知道你的产品如何满足他们的需要
识别需求
识别有哪些需求，以及需求的强弱，是最基础的工作。首先要有需求的体系，能完备的描述各种需求，其次是如何识别这些需求，把每个需求对应到这个体系中去。
需求效果评估
用户接收到需求识别的结果后，会对这些信息做出反馈。通过对这些数据的分析，可以知道用户的满意度，可以做出及时的调整。
需求引导
满足用户基本需求之后则是引导需求。只有引导客户需求，才能发展出创造用户价值的系统能力，在价值创造上寻求新的突破。
3,、需求分解
需求分解细化
需求细化是一种最佳做法，工程师在将高层次的系统需求分解为功能和组件设计需求时，可借助此做法维持清晰度和结构。需求细化还在分解层
次之间建立可追踪性，从而帮助减少可能会降低设计过程效率的模糊性或错误。通过妥善管理的功能和需求分解过程，可帮助工程团队找出最佳
的组件，以及优化产品的设计和制造。
确保需求将功能需求囊括在内，而且其结构、表达和记录都很清晰
精心组织分解，以便能轻松地将物理需求向上追溯到更高层次的需求
确保更高层次的需求的变化准确地向下传播到物理需求中，并且保持最新状态 — 所有层次都必须保持同步
及时和准确地定义及执行相应的物理需求测试
获取测试结果，然后将它们重新向上传到各层需求中，以确保满足这些需求 — 这是一个反复进行的过程，需要变更管理与需求管理保持同步
4、需求跟踪
需求测试和验证
提供一套完整的解决方案来帮助开发和测试团队实现测试规格说明、单元测试场景、测试数据以及代码覆盖率验证与高层需求、设计规格说明之
间的映射；能够根据需求直接生成测试规格说明和可执行的测试用例，测试结果直接自动的返回到需求管理工具，从而实现回环的需求跟踪验证
；能够与主流的需求管理、配置管理工具集成以保证在整个软件生命周期中实现需求跟踪以及保证对于需求覆盖的完整性。
需求变更跟踪能力
能够与主流的需求管理工具集成，自动跟踪变更的需求，并且这些变更会影响到的任何代码模块、测试数据都被高亮显示，便于开发和测试团队
对需求变更带来的影响进行分析与评估，确保产品质量和开发进度。
自动创建追踪矩阵
在单一视图中提供端到端的追踪报告，能够进行正向跟踪，检查需求规格说明书中的每个需求是否都能在后继工作成果中找到对应点，也能进行
逆向跟踪，检查设计文档、代码、测试用例等工作成果是否都能在需求规格说明书中找到出处；项目管理人员和分析人员能够看到从软件需求到
设计测试需求、编码以及测试的完整的追踪视图，将需求管理与设计、开发、测试和验证工作有机地链连起来，确保所有的需求都得到了系统的
满足。
需求开发的几个阶段
需求获取：通过与客户、系统最终用户的交流，以及对现有的系统的业务流程进行观察和分析，从而捕获与目标系统相关的需求
需求分析：采用领域分析的方法：通过对问题域的研究，获得对该领域特性及存在于其中（需要解决）的问题特性的透彻理解并编写基于自然语
言的需求规格说明（非形式特征将妨碍软件开发人员就拟开发软件的各个细节达成共识），进而生成需求模型的精确的形式化描述。
需求验证：以需求规格说明和需求模型为输入，通过符号执行、模拟或快速原型等途径，分析需求的正确性和可行性。在系统开发和测试阶段解
决一个需求相关的问题所需要的工作量将是在需求验证阶段的几倍或更多。
需求管理的几个阶段
需求跟踪：没有采用需求跟踪系统之前，由于系统的复杂性、人员的变动和更改的随意性，系统中经常出现无法追溯的野需求、野模块
影响软件需求分析可靠性的主要因素：
分析工具、方法的选择、使用及其有效性。
建模语言的选择与开发人员、分析对象和需求领域的适配性。
需求分析人员与用户和专家之间的沟通。
需求获取与分析的彻底性、完整性、准确性，以及分析方法的有效性。
需求分析规格说明定义与描述的完整性、准确性、一致性、无二义性，以及可读性、易理解性和可维护性。
功能需求包括备选功能的定义和识别。
性能需求包括纠错及功能增加所产生的影响。
环境要求对软件实现的影响。
数据的准确性和逻辑组织。
接口要求、定义与描述。
需求分析的质量保证目标与手段。
可靠性保证大纲对可靠性目标的要求及其本身的完备性与相关性。
过程建模质量。
原型的有效性与可信性。
需求评审的彻底性与需求验证的合理性和有效性。
操作使用要求，以及互操作性和其它特殊要求。
软件需求说明通过一系列相关属性来描述，但它们往往相互重叠或矛盾，目标和性质相互混杂，难以给出相关的质量评判标准、确立相应的可靠
性目标。因此，建立软件需求的可靠性框架和质量保证体系不仅是必要的，而且是重要的。
软件需求说明的可靠性保证框架的构成包括：问题模型、问题论域、模型理解、建模语言四个方面，以及联系这四个方面的语义质量、语用
质量和语法质量三个关系。其中，建模语言与应用领域的适配性、建模语言与开发小组的适配性、开发小组与应用领域的适配性、需求模型对用
户需求的实际意义，以及语义质量、模型构造对建模语言的语法质量等是影响软件需求分析可靠性的主要因素。
语法质量的目标是语法的正确性，即所有语句在句法上完整，不准使用需求说明语言中不曾定义的符号，保证所有语句均满足语法规则。实
践表明，错误的预防、检测和更正是语法质量保证的三种基本手段。检测错误是通过模型的构造发现错误；预防错误是拒绝在模型中加入错误的
语句；更正错误是用正确的语句替换错误的语句。前两者可以通过需求说明语言的形式预防来完成，后者则较难自动化。
语义质量是需求模型有效性和完备性的保证。有效性要求模型中的所有语句都正确且与用户需求相关；完备性要求模型包含领域中关于问题
的所有相关语句。需求模型与领域越相似，其语义质量越高。但对实际问题，不可能达到彻底的有效性和完备性，因而较为实际的目标是在约定
的可信度下的有效性和完备性。多数提高模型质量的方法都依赖于人们对模型具体内容的理解，即语用手段。一致性检测往往可自动完成，而不
必真正理解给出的模型。
语用质量影响人们对表达同一意义的多种表达方式的选择，其目标是可理解性。它不仅要使需求模型能被理解，而且要确保开发人员理解该
模型。与语义质量目标一样，在可理解性中也需要引入可信度。任何有助于理解需求模型的手段都可以纳入达到语用目标的有益途径 。
例如，各种逐项阅读、以求理解的模型检查，以图表代替文字的模型可视化，利用动画表现系统动态特征的模型动画显示，根据统计数据预
测模型所刻划软件行为特征的系统模型，基于解释的模型查阅手段，基于过滤（甚至包括语言翻译）的阅读范围控制等。
基于需求的威客网站数据挖掘技术应用研究
数据挖掘是指使用算法来抽取信息和模式，是知识发现中的一个很重要的步骤。在威客网站中引入数据挖掘的技术和方法，可以从威客网站的
Web数据库中，运用关联、分类、聚类等技术手段，从中提取出可以指导市场策略的有用数据[4]。这些方法是基于“威客过去的行为预示着其今
后接受任务的倾向”以及“前面的浏览都带有需求特征和接受能力倾向”的原理，通过收集、分析和处理从网上获取的有关接受者浏览和接受任
务行为的记录数据，从潜在的、隐含的、事先不知的状态，经过提取、洗涤、加工变为潜力巨大的价值信息，从而实现网络营销的目的，确定特
定威客群体或个体的能力、水平、以往成绩、习惯、爱好、倾向，进而预示出威客下一步会参与哪些任务以及哪些任务会更加适合这些威客，有
针对性地提供参考导向和服务，使每次的威客任务都能找到最合适的人来参与，保证任务发布方的利益，同时为用户推荐最适合他们的任务去接
受，避免造成资源浪费
