Drawing Sentence Syntax Trees – Amy Reynolds

--- Bài mới hơn ---

  • Staruml 5.0 User Guide (Modeling With Sequence Diagram)
  • Tính Toán Của Các Cầu Thang Xoắn Ốc
  • Chi Tiết Về Cách Tính Cầu Thang Xoắn Ốc Đơn Giản
  • Hướng Dẫn Vẽ Bánh Răng Siêu Nhanh Trong Autocad Mechanical
  • Hướng Dẫn Cách Kẻ Đường Thẳng Trong Microsoft Word
  • Now that you’ve learned about X-bar structure and determining constituency, you should be able to draw syntax trees. However, there are all sorts of different types of phrases and ways that they can connect, and you have a sentence you need to draw a tree for. What to do!? This page is designed to help guide you through drawing syntactic trees.

    We will walk through how to make trees for the following sentences:

    Amy bakes pies. 

    Amy bakes pies in the summer.

    Amy bakes pies for her friends.

    Amy thinks that she will bake pies.

    Step 1: The IP and CP phrases

     

    As noted above, we automatically expect the head of the Inflection Phrase (IP) to contain the overall tense of the clause, denoted here by the (+/-) PAST feature. Other words that can appear in the head position of the IP include modal (e.g. could, should, would, might, etc.) auxiliaries. However, regardless of whether there is an actual word within the sentence, you should always show the complete IP structure, especially including I.

    Step 2: Adding the Subject and Predicate

     

     

    Step 3: Add other specifiers, complements and modifiers to the phrases

    Now that we have the subject and pdicate inserted into the structure, it is important to next consider what happens to the rest of the words and phrases left in the sentence. For instance, for the sentence Amy bakes pies, we have Amy and bakes covered, but how does pies attach to the sentence?

    We would say that in the summer is a modifier of the VP. Why? Here, it is not adding additional information about the pies, instead, it is telling us when the baking is taking place. We specifically know that it must be a modifier rather than a complement, because the verb does not require that additional information about the baking — not like it requires the direct object pies. Since in the summer is a modifier of the VP, we add another higher up V’ node, so that it can be a sister to the lower V’. Hence, we get the following structure:

    Now if we changed the sentence to Amy bakes pies for her friends, should the PP for her friends be in the same location? There are two possibilities here: either Amy is baking for her friends, and what she is baking is pies; or there are pies for her friends that Amy is baking. In the first instance, it is the action (baking), that is being modified, and for her friends in that instance would be a modifier of the VP, as in the summer was in the structure above. In the second instance, the object that Amy is baking is pies for her friends. If that were the case,  for her friends would not be a modifier of the VP and instead would be a modifier of the NP, as shown in the structure below:

    The slight differences in meaning between the two possible structures of the same sentence can be captured if we think about corresponding questions that could be asked. If you asked What does Amy bake for her friends? (where the PP is modifying the VP), an appropriate answer could be Pies, not cupcakes, where you are answering simply with nouns, no additional phrases added (because nothing else is branching from that NP). On the other hand, if you asked What does Amy bake? for this sentence, an appropriate answer could be Pies for her friends, not cupcakes for her family, which shows that the ppositional phrases are acting as modifiers distinguishing who the objects in question are for, not who she is baking for. In that instance, the PP would be a modifier of the NP, not the VP.

    Step 4: Add CPs if there are any

    Within your sentence, there may be multiple clauses. If that is the case, then you can expect a Complementizer Phrase to show up. The basic structure for a CP that occurs lower in the sentences’ tree is exactly like that CP that contains the entire sentence, described above. There are two types of CPs that can occur within a larger CP phrase: CPs for complement clauses, and CPs for relative clauses. Depending on the CP type, it will attach to the larger sentence in different ways. Because CPs for relative clauses show movement, they will be covered in the Drawing Question Syntax Trees. For now, we are going to cover the CPs that are complement clauses. How these in particular attach to the larger tree should be easy to remember: the CP for a complement clause should always occur as a complement to the phrase it is attaching to. Let’s consider the sentence Amy thinks that she will bake her pies. We already know the basic structure for Amy thinks. What about that she will bake her pies? This is what we call a complement clause, which contains a ‘mini-sentence’ of sorts — this same clause could stand alone as the sentence She will bake her pies.

     

    Notice that the structure of that she will bake her pies is exactly like that of what we would make for the sentence she will bake her pies, except that the word that introduces the complement clause (that) occupies the head position of the CP. Overall, the entire CP attaches as a complement to the VP contained within the higher CP. In fact, it may be handy to remember that in English, at least, a complement clause will always attach to a VP as a complement — complement clauses do not attach to NPs. 

    Now that you understand how to draw syntax trees for sentences, you are ready to learn how to draw trees for questions, as well.

     

     

     

     

    --- Bài cũ hơn ---

  • Sự Thành Hình Của Kiến Trúc: 7 Sơ Đồ Phác Thảo Và Quá Trình Hình Thành Công Trình Của Mvrdv
  • Một Số Hệ Thức Về Cạnh Và Đường Cao Trong Tam Giác Vuông
  • Hình Chiếu Vuông Góc Của Đường Thẳng Lên Mặt Phẳng
  • Khai Thác Một Bài Toán Hình Học Lớp 7
  • Hướng Dẫn Giải Toán Hình Học 12 Chủ Đề Khối Tròn Xoay Hay, Chọn Lọc.
  • How To Draw A Syntax Tree, Part 8: A Step

    --- Bài mới hơn ---

  • Biểu Đồ Thành Phần Và Biểu Đồ Triển Khai
  • How To Create Er Diagram For Existing Mysql Database With Mysql Workbench
  • Uml Deployment Diagrams Overview, Common Types Of Deployment Diagrams
  • Uml Deployment Diagrams Overview Of Graphical Notation.
  • Học Revit:2.2.3) Vẽ Thang Kiến Trúc
  • I’ve talked pviously about all the different possibilities for what constitutes a syntax tree, but not about how you get from “here’s how you’re supposed to repsent things” to actually drawing a tree yourself. And that’s a pity, because I’ve actually got a really nice series of steps that I’ve developed from teaching, TAing, and tutoring.

    Here are the steps in a nutshell: I’m going to go through them one at a time.

    1. Label parts of speech

    2. Label main constituentsStep 1: Label parts of speech

    3. Draw tree

    Note: I recommend doing all of these steps by hand if at all possible. You’ll see from the photos and gifs below that it was easier for me to break out the paper and markers than to try to repsent this electronically. If you want to type up your tree later, here are some tools for doing so, but it’ll be much easier to type up from an existing handwritten draft rather than try to do the thinking and the typesetting as part of the same step. Pencil or even a chalkboard/whiteboard is often a good idea for tree-drafting, and you’ll get better at figuring out spacing as you practice more.

    So what do these steps look like in practice? Note that rather like learning to ride a bicycle, the extended description looks long and complicated, but with practice many of the steps become automatic with time.

    You’re going to start with your sentence just written out normally – feel free to use the version that you get printed on your test or assignment, or write it out for yourself on scrap paper. If you’re writing it out yourself, it’s a good idea to leave extra space between the words, for the sake of the next step.

    One easy way to keep track of parts of speech is to learn a keyword or two that unambiguously belongs in each category, and then when you’re trying to p out whether another word belongs to that category, you can say “could I replace it with this other word that I know the lexical category of?” Here’s a sample list:

    Noun – cat, happiness

    Verb – see, laugh

    Adjective – blue, happy

    Adverb – quickly

    Preposition – in

    Determiner – the

    Complementizer – if, whether

    Auxiliary – could

    Degree word – very, nearly

    Step 2: Label main constituents

    (Note: do not use “that” as a keyword, because it can be a determiner, as in “that cat”, or a complementizer, as in “I saw that the cat was purring”. Compare what happens when you substitute them: “the cat” but not “*if cat”, “*whether cat”, and “I saw whether the cat was purring” but not “*I saw the the cat was purring”. “Be” and “have” are sometimes verbs as in “I am/have a cat”, sometimes auxiliaries, as in “I was laughing/have laughed” and your course may have particular conventions distinguishing them from modal auxiliaries like can, could, may, might, shall, should, will, would.)

    In general, this step is going to end up with essentially the same results regardless of what theory your course is using. Apart from the auxiliaries and degree words/modifiers things, the only other part where I’d expect variation is depending on how your course treats pronouns and maybe proper names, so just check whether you’re using NP, N, D, etc for them.

    Why are we doing this step? Rather than rushing into drawing a tree right away, this step will make sure you get all the labels for each node correct and don’t forget anything. Move on to step 2 once all words are labelled.

    Here’s a image of step 1: I labeled the words starting with the more obvious content words and then adding in the less obvious function words, but you can do it in any order that makes sense.

    Once you’ve gotten everything labelled, you want to p out the constituents and the main relationships between various parts of the sentence. Your goal for this step is to get every head inside its own phrase: for every N, you need to p out what its NP is, for every V, you p out its VP, etc. If you’re doing bar levels, you might label a couple of those at this step if you’ve got ambiguity or a whole lot of stuff inside a particular phrase, but for the routine bar levels you can just put them in at the next step.

    BOTTOM-UP: Start by identifying the easy phrases that only have a word or two in them: AdjPs, AdvPs, and NPs are often fairly small. Then move on to slightly larger constituents, including PPs and more elaborate NPs (and DPs if you’re using them), then VPs and finally IPs and CPs, if necessary.

    TOP-DOWN: Start by identifying the verb(s): if you’re drawing a sentence, there should be at least one of them.

    • What did YouTube do? – CP
    • What did the cat do? – NP
    • What was played? – NP
    • Where did the cat play the piano? * – NP

    This is also the point where, if there’s any movement that’s going on, you’ll want to “restore” the affected word(s) back to their original position(s). You may be able to do this with the same questions that you used to p out subject and object, or if you’re dealing with a question, try answering it (“What did the cat play?” → “The cat (did) play the piano”, so your restored sentence is “The cat did play what?”).

    • YouTube showed that the cat played the piano, and Vimeo did __ too. ( __ = show that the cat played the piano – VP)
    • YouTube showed it (it=that the cat played the piano – CP)
    • The cat played the piano, and the dog did __ too. ( __ = play the piano – VP)
    • YouTube showed that the cat played it. (it = the piano – NP)
    • It showed that the cat played the piano. (it = YouTube – NP)
    • YouTube showed that s/he played the piano (s/he = the cat – NP)

    Fortunately, there are a series of questions you can ask in order to p out which phrases contain other phrases, and they’re known as constituency tests. Your course may give you a list of constituency tests – if not, here are two not-very-overlapping lists. Two very common types are questions and substitution. I’ll demonstrate them both below for various constituents in the sentence “YouTube showed that the cat played the piano.”

    Questions:

    Substitution:

    When you p out that some string of words is a constituent, put square brackets around it and label what kind of constituent it is (NP, PP, VP, etc). I like to do this by hand because I can make the square brackets of different sizes or colours to keep track of them all. If you find it helpful, you can also use underlining, highlighting, or circles to group other elements. (Here’s an example of particularly enthusiastic colour usage.)

    If we have an extra modifier of some sort, we can use the same tests to p out what it modifies. For example, we can add several different ppositional phrases beginning with “in” to the sentence above:

    YouTube showed that the cat played the piano in a blue shirt.

    YouTube showed that the cat played the piano in high definition.

    YouTube showed that the cat played the piano in the living room.

    But VP

    YouTube NP

    Why are we doing this step? This step is where most of the thinking happens: the goal is to know exactly what you’re putting in your tree before any of the tree-drawing actually happens. Otherwise it’s tempting to just draw a general shape that looks kind of like the trees you’ve seen before without fully examining what each part is contributing, which will end up as a mess. No really. It will.

    As you get more practised at drawing trees, this step will take less time and you can skip over the easy parts if you want. For example, if parts of speech are 100% intuitive to you, you may be able to go right to labeling the constituents. Or you may not need to draw brackets around all the AdjPs and NPs, you can just p out the subject and object and any ambiguities. But even once you’re fairly good at tree-drawing, if you’re ever faced with an unexpectedly daunting sentence to draw, you can always fall back on step 1: label the words and step 2: label the constituents. Or, if you’re drawing a really high-stakes tree, for a test or an assignment, you may still want to proceed as methodically as possible to reduce your chances of making a silly mistake.

    Note that I have not gotten into sentence-level projections (i.e. S or IP or TP, whichever you’re using). There’s a reason for that: first of all, that’s where there’s the most variance between course conventions. Secondly, this is the type of projection that may not have an obvious head (unless you have an Aux and your course is treating Aux as an I head). And thirdly, you automatically need an S/IP/TP to contain your entire sentence, so it’s not a particularly informative constituent to add since it will literally just contain the whole sentence. BUT, and this is important, you also need another S/IP/TP for every additional verb that you have in your sentence, because any verb and associated words (subject, object, etc) could also be a sentence by itself.

    For example:

    YouTube showed that the cat played the piano.

    Contains two verbs, “showed” and “played” and thus two clauses, each of which could be a sentence with minor modifications:

    The main (or matrix) clause: “YouTube showed…”

    The subordinate (or embedded) clause: “That the cat played the piano”

    So we also need to split these up. We know that “that” is a complementizer ©, so it creates a CP (or S’ if you’re using it), but inside the CP is an S/IP/TP (directly inside every CP, in the position of sister to the C, is an S/IP/TP).

    Step 3: Draw tree

    [S/IP/TP YouTube showed [CP that [S/IP/TP the cat played the piano ] ] ]

    However, if you only have one verb in your sentence, then you also only have one clause, the main clause, so you can skip this part.

    And here’s a static image of the final result (note that I’ve labelled both sides of the brackets for extra clarity, but you don’t have to):

    Now, finally, we get to draw the tree!

    A lot of people think that this is the step that you start at, but unless you’re dealing with a really, really easy sentence and you already have practice drawing trees, jumping right into drawing a tree will just leave you confused and not sure what to put where. It’s a lot better to be confused at the pvious step, where you can pause and try a couple things and p it out, rather than at this step, where you’ll be tempted to just draw something that looks basically like a tree and think “eh, good enough”. Trust me, despite the fact that the rules may look confusing and arbitrary to you when you’re starting out, they make good sense to your prof or TA, and it will be very obvious to them if you do that.

    I’m going to point out at this stage that syntax trees are not something you can bs. However, this is in fact a great and wonderful thing, because it means that you can, with enough effort, check your own work and prove that your tree is correct (or fix it if it’s not), and you are not at the mercy of dubious judgement calls and whether or not the prof likes you. A correct syntax tree is correct, a wrong (portion of a) syntax tree is wrong, and although there are a few fudgey bits in the realm of “how much do we care that this thing is wrong?”, it is entirely possible to get a score of 100% in a syntax course or unit.

    Syntax (and in fact linguistics in general, actually) is not one of those subjects where the prof artificially caps the maximum score at 80 or 85: if you draw a completely correct tree, or in general demonstrate a very thorough understanding of the topic, you will get full marks, and for every mark you lose, there is something very specific that you should have done differently, and most profs and TAs will tell you exactly what answer they were looking for. It’s very satisfying. (I mean, until you get to high-level courses where you realize that what a syntax tree should even look like is still a matter of theoretical debate, but in an intro course there is definitely still a right answer.)

    But enough with the pep talk: how do you take your now-thoroughly-marked-up sentence and make it into a tree?

    You’re going to start at the top. As tempting as it may be to draw your sentence along the bottom of the page and draw up from there, this is not how syntax trees are conventionally drawn. Why? Well, starting from the top gives you more symmetrically-sized branches rather than long branches on one side and cramped, tiny, hard-to-read ones on the other, as well as more space for movement arrows. It’s also how the vast majority of syntax trees are drawn, and it’s easier for everyone to interpt each other’s trees if we follow a few basic formatting conventions.

    If you’re worried about spacing, note that English trees will branch more on the right than on the left, so starting your S/IP/TP about a third of the way over on the left side of the page at the very top is generally better than starting it in the middle. Or just find an empty classroom and practise on a large whiteboard/chalkboard where you don’t need to worry about wasting paper. Thanks to the miracles of modern technology, you can even take a photo of your whiteboard tree when you’re finished, which was definitely not a thing when I was an undergraduate.

    (Related: do not, for the love of Chomsky, draw your syntax trees upside-down. That is, do not write the sentence along the top of the page and draw branches down from it. I’ve gotten one or two of these in every stack of syntax assignments I’ve marked, and while I do always try to mark it as much as possible, it takes me about three times as long to p out what’s going on and hence makes me grumpy. And you don’t want a grumpy person marking your assignment. If you want to instead make your marker especially happy, I have gotten some delightfully entertaining drawings from students on tests and assignments over the years, so you know, feel free.)

    So you’re going to start at the top of the page with your maximal sentence projection, S or IP or TP (that’s S’ or CP if you’ve got a question), and proceed down from there.

    • What’s in your subject? Put it all under that subject position.

    • Make sure to include bar levels if your course is using them.

    • Do you have anything modifying your verb? Put it under the VP (V’ if you’re using them).

    • What’s in your object? Put it all directly sister to your V.

    • Include bar levels again if relevant.

    • Do you have any embedded clauses? You’ve pd out what they’re embedded under in the pvious step, now put them there. Be sure to include a CP (S’) and S/IP/TP before going into the subject, verb, etc of the embedded clause.

    • Is anything ambiguous? If you pd out an ambiguity in the pvious step, there are a couple ways to proceed. If your course or assignment has mentioned ambiguity as an option, you should probably draw both trees and indicate which meaning each one corresponds to. If there’s a technical ambiguity but one interptation is way more plausible than the other, and you haven’t been told to find ambiguities, you may be able to get away with just drawing the most plausible interptation (although in that case, feel free to include a note to the marker). Draw ambiguities on separate trees though, not the same one.

    • If you need to draw movement, make sure you repsent the original position and the moved position using whatever conventions your course is using (arrows, traces, etc).

    If you’re using S, S will branch into an NP (subject) and a VP (containing V, the object NP, and maybe more) plus maybe other things.

    If you’re using IP or TP, IP or TP will branch into NP (subject) and I’ or T’, which will branch into I or T and VP (containing V, the object NP, and maybe other things). (Or these NPs might all be DPs, if you’re using the DP hypothesis. If you’ve never seen a DP, just ignore everything I’m saying about them.)

    1. Did you include all the words from the target sentence in your tree?

    2. Does the tree, left to right, read in the same order as your target sentence? (After any movement has happened.) If this is not the case, you need to fix something.

    3. Do all the words have their part of speech labels that you established at the beginning? (Double-check the tests you used at the labelling step if you want to be really careful.)

    4. Is each head inside its corresponding maximal projection? (N inside NP, V inside VP, etc.)

    5. If you’re doing strict X’ theory, do you have at least one bar level between each head and its maximal projection? (N’ between N and NP, V’ between V and VP, etc.)

    6. Do you have any triangles? (Your instructor may use triangles. This is why you should not.)

    Anyway, this first part is ptty much always the same for any sentence, which is why we didn’t really bother map out this top projection in the pvious step.

    1. If you have more than one verb, is each verb inside its own VP which is inside its own S/IP/TP? Is each non-matrix verb’s S/IP/TP inside its own S’/CP?

    2. Is there any movement? If it’s a question, what would the statement version sound like? If there are multiple verbs, what would each mini clause sound like separately? If there is passive, what would the active version sound like?

    3. What complements do you have, if any? Especially complements of PPs (generally NPs/DPs), or NPs and AdjPs (often PPs beginning with “of”). Are they in the right positions? (In X’ theory, a complement is sister to the head, so complement of a noun → sister to N, complement of an adjective → sister to Adj, etc. In a theory without bar levels, a complement is simply inside the phrasal level, so complement of a noun → inside its NP, complement of a verb → inside its VP, etc.)

    4. What modifiers do you have, if any? AdjPs, AdvPs, chúng tôi does each modifier modify? Is it in the right position to do so? (In X’ theory, a modifier is sister to the bar level of the modified element, so modifying a noun → sister to its N’, modifying a verb → sister to its V’, etc. In a theory without bar levels, a modifier is simply inside the phrasal level of the modified element, so modifying a noun → inside its NP, modifying a verb → inside its VP, etc. Note that if you don’t have bar levels, there is no difference between a complement and a modifier.)

    5. If you’re in X’ theory, another way of phrasing the pvious two questions is: for every PP, is it a complement or a modifier? Is it in the appropriate position for which one it is? (AdjPs are almost always modifiers, unless they’re after a verb: “the blue shirt” = modifier; “the shirt is blue” = complement. I can’t think of any examples where an AdvP would be a complement and not a modifier, but you may want to double check just in case. And an AdvP might modify several different things, so especially check that part.)

    6. What’s the subject (including modifiers & complements) of each verb? Is it in the appropriate subject position that your course is using? (Under S or sister to I’ are the most likely.)

    7. What’s the object (including modifiers & complements) of each verb? Is it sister to the verb?

    8. Do you have any ambiguity? If so, have you repsented it clearly?

    Now you’re going to take the constituents that you pd out in the pvious step and get them into the tree:

    When you think you’ve finished your tree, here are a few common errors that you can check:

    Basic errors:

    More specific errors:

    This is part 8 of a series on how to draw syntax trees. If you’re confused about why I keep referring to different course conventions rather than giving a specific answer, check out the remainder of the series below.

    Here’s a gif of drawing the tree, again assuming you’re using a strict X-bar theory with IPs (note that the colours correspond to the colours of the brackets I used at the pvious step – this is for your ease in following, it’s not a thing you need to do in drawing your own trees, as switching ink colours this often will probably make it harder).

    And here’s the final tree as a still image:

    Lastly, here are the brackets and the tree side-by-side, just for fun.

    Notice that subjects are in spec, IP (sister to I’) of their respective IPs, and objects are in complement position of their respective verbs (sister to V). These trees assume you’re doing a strict X’ theory structure: if you’re using TPs or DPs, feel free to substitute them instead, and if you’re doing basic phrase structure rules, substitute S for IP and delete all the bar levels (just move everything up to attach directly to the phrase).

    --- Bài cũ hơn ---

  • Vẽ Những Hình Vẽ Chibi Dễ Thương Có Lợi Ích Gì?
  • Hướng Dẫn Vẽ Móng Bằng Cọ Bản 3
  • Giáo Án Tập Đọc 2 Bài: Chim Sơn Ca Và Bông Cúc Trắng
  • Hướng Dẫn Bạn Cách Bó Hoa Hướng Dương Cực Đẹp Lại Vô Cùng Đơn Giản
  • Workshop: Dạy Vẽ Hoa Rau Câu 3D Cho Người Mới Bắt Đầu
  • Sơ Đồ Cây (Tree Diagram) Là Gì? Minh Họa Sơ Đồ Cây

    --- Bài mới hơn ---

  • Đơn Giản Hóa Sự Phức Tạp Với Sơ Đồ Cây
  • Rau Má: Tác Dụng Và Cách Dùng Rau Má Tốt Cho Sức Khỏe Nhất
  • Làm Thế Nào Để Vẽ Một Bắp Cải Đẹp?
  • Viết Đoạn Văn Cảm Nhận Kỉ Niệm Chiều Hoàng Hôn Trong Nỗi Nhớ Của Con Hổ Trong Bài Thơ ”nhớ Rừng” Của Thế Lữ
  • Tả Cảnh Buổi Chiều Trên Cánh Đồng Đạt Điểm Cao
  • Định nghĩa

    Sơ đồ cây trong tiếng Anh là Tree Diagram.

    Sơ đồ cây là một sơ đồ được sử dụng trong việc ra quyết định chiến lược, định giá hoặc tính toán xác suất.

    Sơ đồ cây bắt đầu tại một nút duy nhất, với các nhánh tỏa ra các nút bổ sung, đại diện cho các quyết định hoặc sự kiện loại trừ lẫn nhau.

    * Loại trừ lẫn nhau là một thuật ngữ thống kê mô tả hai hoặc nhiều sự kiện không thể trùng khớp. Loại trừ lẫn nhau thường được sử dụng để mô tả một tình huống trong đó sự xuất hiện của một kết quả thay thế cho kết quả khác.

    Minh họa sơ đồ cây

    Ý nghĩa của sơ đồ cây

    Sơ đồ cây cho phép người dùng bắt đầu tại một điểm duy nhất và đưa ra các quyết định loại trừ lẫn nhau hoặc trải nghiệm các sự kiện loại trừ lẫn nhau để đi theo một đường dẫn xuống các nhánh của cây.

    – Sử dụng sơ đồ cây rất đơn giản khi bạn gán các giá trị phù hợp cho mỗi nút. Các nút cơ hội, đại diện cho một kết quả có thể xảy ra, phải được chỉ rõ xác suất. Các nút câu hỏi phải được theo sau bởi các nút trả lời, chẳng hạn như “có” hoặc “không.”

    – Thông thường, một giá trị sẽ được liên kết với một nút, chẳng hạn như chi phí hoặc mức chi trả.

    – Sơ đồ cây kết hợp xác suất, quyết định, chi phí và mức chi trả của một quyết định và đưa ra câu trả lời chiến lược. Giá của một quyền chọn mua hoặc quyền chọn bán có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng cây quyết định với giá của chứng khoán cơ bản tại một thời điểm nhất định.

    *Cây quyết định (Decision Tree) là một sơ đồ hoặc biểu đồ mà mọi người sử dụng để xác định quá trình hành động hoặc hiển thị xác suất thống kê. Mỗi nhánh của cây quyết định đại diện cho một quyết định, kết quả hoặc các phản ứng có thể xảy ra. Các nhánh xa nhất trên cây đại diện cho kết quả cuối cùng.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Một Phương Pháp Giải Mọi Bài Tập Di Truyền Phả Hệ
  • Nến Doji Và Các Biến Thể Của Nó. Cách Sử Dụng Doji Hiệu Quả.
  • Phân Tích Các Mô Hình Nến Đảo Chiều Có Độ Chính Xác Cao Nhất Trong Trade Coin
  • Đọc Câu Chuyện Sau: Ngụ Ngôn Về Ngọn Nến Một Tối M
  • Cách Vẽ Cây Nấm Trong Illustrantor
  • Thực Hành Xây Dựng Bản Vẽ Sequence Diagram

    --- Bài mới hơn ---

  • Thiết Kế Chức Năng Với Sequence Diagram Có Phức Tạp Không?
  • Cách Vẽ Biểu Đồ Trong Word 2022
  • 5 Cách Vẽ Biểu Đồ Trong Word 2022 Nhanh Và Dễ Nhất
  • Vẽ Use Case Diagram Với Star Uml
  • Hướng Dẫn Vẽ Use Case Bằng Staruml. Trung Tâm Đào Tạo Âm Nhạc
  • Trong bài trước chúng ta đã tìm hiểu về Sequence Diagram, các thành phần, cách xây dựng và ứng dụng của nó. Trong bài này, chúng ta sẽ bàn về cách ứng dụng sequence diagram để thiết kế cho hệ thống eCommerce mà chúng ta đã bàn ở bài 3 của chuyên mục này.

    1. Xây dựng Sequence Diagram

    Bước 1: Xác định các Use Case cần thiết kế

    Tương tự như Activity Diagram, chúng ta cũng cần xác định các Use Case mà chúng ta cần sử dụng sequence Diagram để thiết kế chi tiết.

    Xem xét bản vẽ Use Case Diagram chúng ta đã vẽ ở bài 3, chúng ta có thể thấy các Use Case sau cần thiết kế:

    – Xem sản phẩm theo chủng loại

    – Thêm sản phẩm theo nhà cung cấp

    – Thêm giỏ hàng

    – Chat

    – Quản lý đơn hàng

    – Thanh toán

    – Theo dõi chuyển hàng

    – Đăng nhập

    Tiếp theo, chúng ta sẽ thiết kế cho chức năng ” Xem sản phẩm theo chủng loại “.

    Bước 2: Xem Activity Diagram cho Use Case này chúng ta xác định các bước sau:

    – Người dùng chọn loại sản phẩm

    – Hệ thống sẽ lọc lấy loại sản phẩm tương ứng, sau đó lấy giá, lấy khuyến mãi và hiển thị lên màn hình.

    – Người dùng xem sản phẩm

    Bước 3: Đối chiếu với Class Diagram chúng ta xác định các đối tượng thực hiện như sau:

    Người dùng: chọn loại sản phẩm qua giao diện

    Giao diện: sẽ lấy danh sách sản phẩm tương ứng từ Products

    Giao diện: lấy giá của từng sản phẩm từ Class Prices và Promotion Amount từ lớp Promotions

    Giao diện: tổng hợp danh sách và hiển thị

    Người dùng: Xem sản phẩm

    Bước 4: Vẽ sequence Diagram

    – Xác định các lớp tham gia vào hệ thống gồm: người dùng (Guest), Giao diện (GUI System), Sản phẩm (Products), Giá (Prices), Khuyến mãi (Promotions). Trong đó GUI System để sử dụng chung cho giao diện, bạn có thể sử dụng cụ thể trang Web nào nếu bạn đã có Mockup (thiết kế chi tiết của giao diện).

    • Guest gửi yêu cầu xem sản phẩm lên giao diện kèm theo chủng loại
    • GUI system: gửi yêu cầu lấy danh sách các sản phẩm tương ứng với chủng loại cho lớp sản phẩm và nhận lại danh sách.
    • GUI system: gửi yêu cầu lấy Giá cho từng sản phẩm từ Prices
    • GUI system: gửi yêu cầu lấy khuyến mãi cho từng sản phẩm từ Promotions và nhận lại kết quả
    • GUI system: ghép lại danh sách và hiển thị lên browser và trả về cho Guest

    Thể hiện lên bản vẽ như sau:

    Chúng ta nhận thấy để thực hiện được bản vẽ trên chúng ta cần bổ sung các phương thức cho các lớp như sau:

    Products class: bổ sung phương thức GetProductInfo(Product Type): trả về thông tin sản phẩm có loại được truyền vào. Việc này các đối tượng của lớp Products hoàn toàn làm được vì họ đã có thuộc tính ProductType nên họ có thể trả về được thông tin này.

    Prices: bổ sung phương thức GetPrice(ProductID): UnitPrice. Sau khi lấy được ProductID từ Products, GUI gọi phương thức này để lấy giá của sản phẩm từ lớp giá. Các đối tượng từ lớp Prices hoàn toàn đáp ứng điều này.

    Promotions: tương tự bổ sung phương thức GetPromotion(ProductID).

    GUI System(View Product Page): bổ sung phương thức DisplayProductList(List of product) để hiển thị danh sách lên sản phẩm. Ngoài ra, bạn cần có thêm một phương thức ViewProductbyType(ProductType) để mô tả chính hoạt động này khi người dùng kích chọn.

    Như vậy, chúng ta thấy các phương thức trên đều thực hiện được trên các đối tượng của các lớp nên thiết kế của trên là khả thi. Bổ sung các phương thức trên vào các Class tương ứng chúng ta có bản vẽ Class Diagram như sau:

    Hoàn tất sequence diagram cho tất cả các Use Case chúng ta sẽ hoàn thành việc thiết kế, đồng thời cũng hoàn tất bản vẽ Class Diagram.

    2. Kết luận

    Bản vẽ Squence Diagram có vai trò quan trọng trong việc thiết kế hệ thống. Đồng thời giúp chúng ta kiểm tra lại quá trình phân tích, thiết kế trước đây cũng như hoàn thành bản vẽ Class Diagram. Việc sử dụng thành thạo bản vẽ này giúp các bạn rất nhiều trong việc phân tích và thiết kế phần mềm.

    Trong bài tiếp theo chúng ta sẽ bàn về Component Diagram và Deployment Diagram, những bản vẽ cuối cùng cho việc phân tích và thiết kế hướng đối tượng sử dụng UML. Mời các bạn đọc tiếp.

    Bài tiếp: Bản vẽ Component Diagram

    Bài trước: Bản vẽ Sequence Diagram

    --- Bài cũ hơn ---

  • Phân Tích Thiết Kế Hướng Đối Tượng
  • Biểu Đồ Charts Scatter, Bullet Charts Và Bảng Trong Google Data Studio
  • Cách Vẽ Biểu Đồ Xu Hướng, Sai Số Chuẩn Và Biểu Đồ Thu Nhỏ Trong Excel
  • Cách Tạo Biểu Đồ So Sánh Ngân Sách Và Thực Tế Chuyên Nghiệp
  • Sử Dụng Rational Rose Để Tạo Lập Biểu Đồ Trình Tự Và Biểu Đồ Trạng Thái
  • Phần Mềm Staruml Vẽ Sơ Đồ Use Case, Activity Diagrams, Sequence Diagrams

    --- Bài mới hơn ---

  • Cách Vẽ Biểu Đồ Kết Hợp Cột Và Đường Trong Excel Chi Tiết
  • Hướng Dẫn Cách Vẽ Biểu Đồ 2 Trục Tung Trong Excel Chi Tiết, Dễ Làm
  • Bí Quyết Vẽ Biểu Đồ Bài Tập Địa Lý Đẹp, Chính Xác
  • Chuyên Đề Địa Lý Rèn Kĩ Năng Biểu Đồ, Nhận Xét Và Giải Thích Biểu Đồ
  • Các Dạng Biểu Đồ Chính Trong Đề Thi Địa Lí?
  • Hướng dẫn sử dụng Phần mềm StarUML, StarUML là phần mềm mã nguồn mở, có kích thước nhỏ gọn, hỗ trợ thiết kế với hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến hiện nay như C++, Java, C#, … giao diện thân thiện và là công cụ tuyệt vời hỗ trợ phân tích thiết kế theo hướng UML.

    Phần mềm StarUML là phần mềm mã nguồn mở, có kích thước nhỏ gọn, hỗ trợ thiết kế với hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến hiện nay như C++, Java, C#, … giao diện thân thiện và là công cụ tuyệt vời hỗ trợ phân tích thiết kế theo hướng UML, hỗ trợ vẽ sơ đồ Use Case, Activity diagrams, Sequence diagrams tốt nhất hiện nay.

    Trong bài này, chúng ta sẽ bàn về một số công cụ có thể dùng để biểu diễn và quản lý các bản vẽ UML một cách hiệu quả.

    1. Giới thiệu các công cụ vẽ UML phổ biến

    Có rất nhiều công cụ được sử dụng để vẽ các bản vẽ UML rất chuyên nghiệp như Rational Rose, Enterprise Architect, Microsoft Visio v.v.. và rất nhiều các công cụ phần mềm nguồn mở miễn phí có thể sử dụng tốt.

    Các công cụ có cách sử dụng khá giống nhau và ký hiệu của các bạn vẽ trên UML cũng đã thống nhất nên việc nắm bắt một công cụ khi chuyển sang làm việc với một công cụ khá không quá khó khăn.

    Trong bài này, xin giới thiệu với các bạn công cụ Start UML, một phần mềm nguồn mở, miễn phí, có đầy đủ chức năng và có thể sử dụng tốt trên môi trường Windows.

    2. Giới thiệu về Start UML

    Cài đặt

    Bạn có thể download bộ cài đặt của phần mềm Start UML tại http://staruml.sourceforge.net/en/. Sau khi download và tiến hành các bước cài đặt chúng ta nhanh chóng có được công cụ này trên máy tính.

    Các Model

    Khởi động Start UML vào màn hình chính chúng ta có được các model như sau:

    Hình 1. Cửa sổ giao diện của Start UML

    Nhìn cửa sổ Model Explorer bên phải chúng ta nhận thấy có 5 model.

    • Use Case Model: chứa các bản vẽ phân tích Use Case
    • Analysis Model: chứa các bản vẽ phân tích
    • Design Model: chứa các bản vẽ thiết kế
    • Implementation Model: chứa các bản vẽ cài đặt
    • Deployment Model: chứa các bản vẽ triển khai

    Tùy theo nhu cầu phân tích, thiết kế chúng ta xác định sẽ sử dụng model nào để thể hiện.

    3. Cách tạo các Diagram

    Để tạo các các bản vẽ, chúng ta chỉ cần chọn model mà bạn muốn sử dụng, kích phải chuột, chọn add diagram và chọn bản vẽ cần xây dựng.

    Hình 2. Cách tạo ra một bản vẽ

    Sau khi chọn bản vẽ, cửa sổ bên trái sẽ hiển thị thanh công cụ chứa các ký hiệu tương ứng của bản vẽ để bạn có thể vẽ được các bản vẽ một các dễ dàng.

    Hình 3. Vẽ bản vẽ Use case

    Việc xây dựng các bản vẽ chúng ta đã bàn kỹ trong các bài trước, bạn xem lại các bài trước và biểu diễn lại các bản vẽ này lên Start UML.

    Video: https://www.youtube.com/watch?v=QMzLvR3jem4

    4. Kết luận

    Như vậy, chúng ta đã nghiên cứu qua tất cả các bản vẽ UML được sử dụng phổ biến trong OOAD. Đến đây, bạn đã có đủ kiến thức và kỹ năng để phân tích và thiết kế một phần mềm. Bây giờ bạn hãy cố gắng thực hành phân tích và thiết kế các hệ thống phần mềm để có thêm kinh nghiệm.

    Các kiến thức này các bạn có thể dùng để phân tích và thiết kế một phần mềm mới hoặc dùng để mô tả nghiên cứu một phần mềm hoặc framework có sẵn nhằm phục vụ cho việc hiệu chỉnh phần mềm cho phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

    Trong một số trường hợp, cách thức cài đặt (codding) có thể khác với các bản vẽ thiết kế mà bạn đã tìm hiểu ở trên gây khó hiểu cho bạn. Đó là khi các hệ thống ấy sử dụng các Design Pattern như MVC Pattern, Delegate, Façade …. Vấn đề này chúng ta sẽ bàn trong chuyên mục “Design Pattern” trong thời gian tới hoặc bạn có thể tự nghiên cứu để hiểu thêm về vấn đề này.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Thự Hành Xây Dựng Bản Vẽ Activity Diagram
  • Phân Tích Thiết Kế Hệ Thống Sử Dụng Biểu Đồ Uml (Phần 2)
  • Biểu Đồ Hoạt Động (Activity Diagram)
  • Giới Thiệu Biểu Đồ Dạng Cột Chồng 100% Trong Excel
  • Cách Vẽ Biểu Đồ Cột Chồng Bằng Excel 2022, 2022, 2013, 2010, 2007
  • Bản Vẽ Use Case (Use Case Diagram)

    --- Bài mới hơn ---

  • Thực Hành Xây Dựng Bản Vẽ Use Case
  • Use Case Diagram Và 5 Sai Lầm Thường Gặp
  • Viết Đặc Tả Use Case Sao Đơn Giản Nhưng Hiệu Quả?
  • Hướng Dẫn Vẽ Use Case. Trung Tâm Đào Tạo Âm Nhạc Chuyên Nghiệp
  • Dạy Cách Vẽ Unicorn. Trung Tâm Đào Tạo Âm Nhạc
  • Trong bài trước chúng ta đã biết vai trò của bản vẽ Use Case là rất quan trọng, nó giúp chúng ta hiểu yêu cầu, kiến trúc chức năng của hệ thống và chi phối tất cả các bản vẽ còn lại. Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về các thành phần cấu tạo nên bản vẽ này, cách xây dựng và sử dụng nó.

    1. Các thành phần trong bản vẽ Use Case

    Đầu tiên, chúng ta xem một ví dụ về Use Case Diagarm.

    Bây giờ chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về các thành phần của bản vẽ.

    1.1 Actor

    Actor được dùng để chỉ người sử dụng hoặc một đối tượng nào đó bên ngoài tương tác với hệ thống chúng ta đang xem xét. Lưu ý, chúng ta hay bỏ quên đối tượng tương tác với hệ thống, ví dụ như Bank ở trên.

    Actor được biểu diễn như sau:

    Use Case là chức năng mà các Actor sẽ sử dụng. Nó được ký hiệu như sau:

    1.3 Relationship(Quan hệ)

    Relationship hay còn gọi là conntector được sử dụng để kết nối giữa các đối tượng với nhau tạo nên bản vẽ Use Case. Có các kiểu quan hệ cơ bản sau:

    – Association

    – Generalization

    – Include

    – Extend

    1.4 System Boundary

    System Boundary được sử dụng để xác định phạm vi của hệ thống mà chúng ta đang thiết kế. Các đối tượng nằm ngoài hệ thống này có tương tác với hệ thống được xem là các Actor.

    2. Các bước xây dựng Use Case Diagram

    Chúng ta đã nắm được các ký hiệu của bản vẽ Use Case, bây giờ là lúc chúng ta tìm cách lắp chúng lại để tạo nên bản vẽ hoàn chỉnh. Thực hiện các bước sau để xây dựng một bản vẽ Use Case:

    + Bước 1: Tìm các Actor

    Trả lời các câu hỏi sau để xác định Actor cho hệ thống:

    – Ai sử dụng hệ thống này?

    – Hệ thống nào tương tác với hệ thống này?

    Xem xét ví dụ về ATM ở trên chúng ta thấy:

    Như vậy có 03 Actor: Customer, ATM Technician và Bank

    + Bước 2: Tìm các Actor

    Trả lời câu hỏi các Actor sử dụng chức năng gì trong hệ thống? chúng ta sẽ xác định được các Use Case cần thiết cho hệ thống.

    Xem xét ví dụ ở trên ta thấy:

    • Customer sử dụng các chức năng: Check Balance, Deposit, Withdraw và Transfer
    • ATM technician sử dụng: Maintenance và Repair
    • Bank tương tác với tất cả các chức năng trên.

    Tóm lại, chúng ta phải xây dựng hệ thống có các chức năng: Check Balance, Deposit, Withdraw, Transfer, Maintenance và Repair để đáp ứng được cho người sử dụng và các hệ thống tương tác.

    + Bước 3: Xác định các quan hệ

    Phân tích và các định các quan loại hệ giữa các Actor và Use Case, giữa các Actor với nhau, giữa các Use Case với nhau sau đó nối chúng lại chúng ta sẽ được bản vẽ Use Case.

    Nhìn vào bản vẽ trên chúng ta nhận biết hệ thống cần những chức năng gì và ai sử dụng. Tuy nhiên, chúng ta chưa biết được chúng vận hành ra sao? Sử dụng chúng như thế nào? Để hiểu rõ hơn hệ thống chúng ta cần phải đặc tả các Use Case.

    Có 2 cách để đặc tả Use Case.

    Cách 1: Viết đặc tả cho các Use Case

    Chúng ta có thể viết đặc tả Use Case theo mẫu sau:

    • Tên Use Case //Account Details
    • Mã số Use Case //UCSEC35
    • Mô tả tóm tắt// Hiển thị thông tin chi tiết của Account
    • Các bước thực hiện // Liệt kê các bước thực hiện
    • Điều kiện thoát // Khi người dùng kích nút Close
    • Yêu cầu đặc biệt// Ghi rõ nếu có
    • Yêu cầu trước khi thực hiện// Phải đăng nhập
    • Điều kiện sau khi thực hiện // Ghi rõ những điều kiện nếu có sau khi thực hiện Use Case này

    Cách 2: Sử dụng các bản vẽ để đặc tả

    Chúng ta có thể dùng các bản vẽ như Activity Diagram, Sequence Diagram để đặc tả Use case. Các bản vẽ này chúng ta sẽ bàn ở những bài tiếp theo.

    4. Sử dụng UseCase Diagram

    – Phân tích và hiểu hệ thống

    – Thiết kế hệ thống.

    – Làm cơ sở cho việc phát triển, kiểm tra các bản vẽ như Class Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, Component Diagram.

    – Làm cơ sở để giao tiếp với khách hàng, các nhà đầu tư.

    – Giúp cho việc kiểm thử chức năng, kiểm thử chấp nhận.

    5. Kết luận

    Đến đây, chúng ta đã tìm hiểu được bản vẽ đầu tiên và rất quan trọng (use case diagram), các bạn cần tiếp tục thực hành để nắm rõ hơn về bản vẽ này cũng như cách xây dựng và sử dụng chúng trong quá trình phát triển sản phẩm phần mềm.

    Để giúp các bạn hiểu rõ hơn về bản vẽ Use Case trong bài tiếp theo chúng ta sẽ thực hiện qua từng bước bài thực hành xây dựng Use Case Diagram.

    Bài tiếp: Thực hành xây dựng bản vẽ Use Case

    Bài trước: Cơ bản về phân tích và thiết kế hướng đối tượng

    --- Bài cũ hơn ---

  • 7 Cách Vẽ Tranh 20/11 Sáng Tạo, Đơn Giản Mà Đẹp Tặng Thầy Cô
  • Gợi Ý Cách Vẽ Tranh Đề Tài 20
  • Bài 5. Cách Vẽ Tranh Đề Tài
  • 6 Cách Vẽ Anime Tay Cầm Thứ Gì Đó
  • Vẽ Bắt Tay Anime Như Thế Nào Cho Đúng Và Đẹp
  • Vẽ Use Case Diagram Với Star Uml

    --- Bài mới hơn ---

  • Hướng Dẫn Vẽ Use Case Bằng Staruml. Trung Tâm Đào Tạo Âm Nhạc
  • Địa Lí 9, Cách Vẽ Biểu Đồ
  • Hướng Dẫn Hs Vẽ Biểu Đồ Địa Lí 12
  • Cách Tạo Biểu Đồ Venn Trong Powerpoint Trong 60 Giây
  • Bài 16: Thực Hành: Vẽ Biểu Đồ Về Sự Thay Đổi Cơ Cấu Kinh Tế
  • Trước hết, để phân tích hệ thống trên bạn phải có kiến thức về hệ thống thương mại điện tử, chúng ta có thể tìm hiểu thông qua các nguồn sau:

    – Xem qua các forum

    – Xem các hệ thống mẫu

    – Hỏi những người chuyên về lĩnh vực này

    Lưu ý: Bạn không thể thiết kế tốt được nếu bạn không có kiến thức về lĩnh vực của sản phẩm mà bạn sẽ xây dựng.

    Bước 2: Xác định các Actor

    Bạn hãy trả lời cho câu hỏi “Ai sử dụng hệ thống này?”

    Xem xét Website chúng ta nhận thấy:

    – Những người chỉ vào để đọc bài viết. Những người này là Người xem (Guest).

    Về phía quản trị forum, có những người sau đây tham gia vào hệ thống:

    Tiếp theo chúng ta trả lời câu hỏi “Hệ thống nào tương tác với hệ thống này?”

    Ví dụ chúng ta sử dụng Facebook, Gmail để thực hiện chức năng Login thì chúng ta sẽ có các Actor tương ứng tương tác với hệ thống

    Như vậy, chúng ta đã có các Actor của hệ thống gồm: Guest, Member, Mod, S-mod, Admin, Facebook, Google

    Bạn cần khảo sát và phân tích thêm cũng như hỏi trực tiếp khách hàng để xác định đầy đủ các Actor cho hệ thống.

    Bước 3: Xác định Use Case

    Bạn cần trả lời câu hỏi “Actor sử dụng chức năng gì trên hệ thống?”.

    Trước tiên, xem xét với Actor ” Guest ” trên trang chúng tôi để xem họ sử dụng chức năng nào?

    – Xem trang chủ

    – Xem bài viết

    – Tìm kiếm bài viết

    – Đăng ký tài khoản để trở thành Member

    – …….

    Tiếp theo, xem xét Actor ” Member ” và nhận thấy họ sử dụng chức năng:

    – Đăng nhập

    – Đăng bài

    – …

    Tương tự như vậy bạn xác định chức năng cho các Actor còn lại.

    Bước 4: Vẽ bản vẽ Use Case

    Trước hết chúng ta xem xét và phân tích các chức năng của “Guest” chúng ta nhận thấy.Chức năng tìm kiếm bài viết sẽ bao gồm chức năng xem những bài viết đã tìm kiếm ấy. Tuy nhiên chức năng xem bài viết vẫn là một chức năng độc lập. Vì thế mình nối Association vào cả 2. Và đặt mối quan hệ Extend cho chúng.

    Đặt lại tên cho gọn và xác định các mối quan hệ của chúng, chúng ta có thể vẽ Use Case Diagram cho Actor này như sau:

    Thay vì nối tất cả như thế sẽ rất rối mắt. “Member” có tất cả Use Case của “Guest”, có thể xem “Member” là con của “Guest”, vì thế ta có thể sử dụng quan hệ kế thừa. Chúng ta sẽ tối giản sơ đồ như ảnh dưới:

    Đỡ đau mắt hơn rồi đúng không nào?

    Kết luận

    Như vậy, chúng ta đã hoàn thành bản vẽ Use Case cho trang web CForum. Hy vọng, các bạn có thể hiểu và sử dụng bản vẽ này trong việc phân tích hệ thống một cách hiệu quả.

    Tips: Nếu phần mềm của bạn được xây dựng theo mô hình Agile/Scrum, các bạn đã có trong tay Use Story rồi thì việc chuyển chúng thành Use Case sẽ dễ như trở bàn tay.

    --- Bài cũ hơn ---

  • 5 Cách Vẽ Biểu Đồ Trong Word 2022 Nhanh Và Dễ Nhất
  • Cách Vẽ Biểu Đồ Trong Word 2022
  • Thiết Kế Chức Năng Với Sequence Diagram Có Phức Tạp Không?
  • Thực Hành Xây Dựng Bản Vẽ Sequence Diagram
  • Phân Tích Thiết Kế Hướng Đối Tượng
  • Thự Hành Xây Dựng Bản Vẽ Activity Diagram

    --- Bài mới hơn ---

  • Phần Mềm Staruml Vẽ Sơ Đồ Use Case, Activity Diagrams, Sequence Diagrams
  • Cách Vẽ Biểu Đồ Kết Hợp Cột Và Đường Trong Excel Chi Tiết
  • Hướng Dẫn Cách Vẽ Biểu Đồ 2 Trục Tung Trong Excel Chi Tiết, Dễ Làm
  • Bí Quyết Vẽ Biểu Đồ Bài Tập Địa Lý Đẹp, Chính Xác
  • Chuyên Đề Địa Lý Rèn Kĩ Năng Biểu Đồ, Nhận Xét Và Giải Thích Biểu Đồ
  • Trong bài trước chúng ta đã nắm được khái niệm, các thành phần, cách xây dựng và ứng dụng của Activity Diagarm. Bây giờ, chúng ta áp dụng nó để phân tích nghiệp vụ cho hệ thống eCommerce mà chúng ta đã xem xét trong bài số 3 của chuyên mục này.

    Xây dựng Activity Diagram cho hệ thống eCommerce

    Bước 1: Xác định các nghiệp vụ cần phân tích.

    Trước tiên, chúng ta xem xét các Use Case. Về nguyên tắc bạn phải phân tích và mô tả tất cả các nghiệp vụ của hệ thống để làm rõ hệ thống.

    Xem xét bản vẽ Use Case Diagram chúng ta đã vẽ ở bài 3, chúng ta có thể thấy các Use Case sau cần làm rõ:

    – Xem sản phẩm theo chủng loại

    – Thêm sản phẩm theo nhà cung cấp

    – Thêm giỏ hàng

    – Chat

    – Quản lý đơn hàng

    – Thanh toán

    – Theo dõi chuyển hàng

    – Đăng nhập

    Tiếp theo, chúng ta bắt đầu phân tích và vẽ cho chức năng xem sản phẩm theo chủng loại.

    Để thực hiện chức năng xem sản phẩm theo chuẩn loại hệ thống sẽ thực hiện như sau:

    – Điều kiện ban đầu: ở trang chủ

    – Điều kiện kết thúc: hiển thị xong trang sản phẩm

    Các bước như sau:

    – Người dùng chọn loại sản phẩm.

    – Hệ thống sẽ lọc lấy loại sản phẩm tương ứng, sau đó lấy giá, lấy khuyến mãi cho tất cả các sản phẩm đã được chọn và hiển thị lên màn hình.

    – Người dùng xem sản phẩm.

    Bước 3: Thực hiện bản vẽ

    – Chúng ta thấy có 2 đối tượng tham gia vào giao dịch này là Người dùng và Hệ thống. Chúng ta nên dùng Swimlance để thể hiện 2 đối tượng trên.

    – Hành động tiếp theo là Guest chọn loại sản phẩm

    Kết luận

    Bản vẽ Activity Diagram sẽ giúp bạn mô tả nghiệp vụ của hệ thống một cách nhanh chóng, nó là công cụ hiệu quả trong việc mô tả hoạt động nghiệp vụ của hệ thống. Do vậy, các bạn hãy thực hành và sử dụng thành thạo bản vẽ này để thuận lợi trong việc phân tích, thiết kế hệ thống sau này.

    Trong bài tiếp theo chúng ta sẽ thiết kế các chức năng của hệ thống thông qua việc sử dụng Sequence Diagram. Mời các bạn đọc tiếp.

    Bài tiếp: Bản vẽ Sequence Diagram

    Bài trước: Bản vẽ Activity Diagram

    --- Bài cũ hơn ---

  • Phân Tích Thiết Kế Hệ Thống Sử Dụng Biểu Đồ Uml (Phần 2)
  • Biểu Đồ Hoạt Động (Activity Diagram)
  • Giới Thiệu Biểu Đồ Dạng Cột Chồng 100% Trong Excel
  • Cách Vẽ Biểu Đồ Cột Chồng Bằng Excel 2022, 2022, 2013, 2010, 2007
  • Cách Vẽ Chibi Nữ Cực Đáng Yêu Dành Cho Những Bạn Lần Đầu Tập Vẽ
  • Classification & Regression Tree (Cr&t)

    --- Bài mới hơn ---

  • +666 Mẫu Tranh Tô Màu Ngày Tết Cho Bé Đơn Giản Nhất
  • Trường Mầm Non Hồng Ngọc
  • Giáo Án Tạo Hình Vẽ Một Số Loại Rau – Chủ Điểm Các Loại Rau
  • +999 Mẫu Tranh Tô Màu Hình Cây Xanh Đơn Giản Cho Bé Mầm Non
  • Thư Viện Bản Vẽ Cad 200 Mẫu Cây Xanh Đô Thị
  • Bigdatauni.com

    Follow Fanpage

    Contact

    Lưu ý bài viết nghiêng nhiều về lý thuyết nhiều hơn thực hành vì mục đích chia sẻ kiến thức nền tảng của Data mining cụ thể là các thuật toán phân loại đến những bạn đang tiếp cận, theo học lĩnh vực này, biết về Decision Tree (CART) nhưng chưa nắm kiến thức cơ bản. Tuy nhiên, trong quá trình diễn giải về thuật toán, chúng tôi vẫn sẽ cung cấp ví dụ để thông qua đó các bạn sẽ dễ hiểu hơn, có cái nhìn tổng quan hơn về phương pháp tiếp cận của các mô hình Classification trong khai phá dữ liệu. Đầu tiên trước khi đi vào nói về CART, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về sơ qua về thuật toán Cây quyết định.

    Decision Tree là một thuật toán thuộc loại Supervised Learning, phương pháp học có giám sát, kết quả hay biến mục tiêu của Decision Tree chủ yếu là biến phân loại. Các thuật toán được xây dựng giống hình dạng một các cây có ngọn cây, thân cây, lá cây kết nối bằng các cành cây, và mỗi thành phần đều có ý nghĩa riêng của nó, như các yếu tố tác động lên quyết định sau cùng.

    Xét về khía cạnh trong lĩnh vực dữ liệu, hồi quy (regression) và phân loại (classification) là hai phương pháp Data mining có thể được thực hiện thông qua Decision tree hay nói cách khác Decision tree có thể được áp dụng cho cả 2 dạng phân tích trong các dự án nghiên cứu khác nhau. Vì tính chất này mà khi nhắc đến Decision tree, cây quyết định, thông thường thì người ta thường gọi Classification & Regression Tree viết tắt là CART. Trong bài viết lần này chúng tôi chỉ đề cập đến CART phục vụ cho phân loại dữ liệu với biến định tính, còn Regression chúng tôi sẽ gửi đến các bạn trong các bài viết sắp tới.

    (Nguồn hình Towardsdatascience)

    Decision tree đơn giản trong việc ra quyết định chọn lựa giữa đi chơi và ở nhà trên cơ sở xem xét các tình huống có thể xảy ra của thời tiết hay các vấn đề khác. Nếu giải thích ở khía cạnh dữ liệu, thì “Work to do?”, “Outlook”, “Friends busy?” chính là các biến độc lập có thể tác động đến biến mục tiêu ví dụ đặt tên là “Decision” chứa các giá trị Stay in, Go to beach, Go running, Go to movies. “Work to do?” có 2 giá trị là Yes và No, nếu Yes thì người này chắc chắn ở nhà và không còn quyết định nào khác trừ ở nhà và làm việc nên chỉ có 1 nhánh. Còn nếu No thì có thể người này ra ngoài chơi, tuy nhiên còn phải xét đến thời tiết. Tương tự như thế mà cái cây được hình thành cho đến khi không còn trường hợp để xét và quyết định khác cần đưa ra. Các bạn nhìn kỹ sẽ thấy, mỗi giá trị trong một biến độc lập đều có thể tác động lên quyết định sau cùng tạo nên sự liên kết, hay mối liên hệ với biến mục tiêu. Nhìn trên hình chúng ta có thể thấy một cây quyết định bao gồm:

    • “Root node”: điểm ngọn chứa giá trị của biến đầu tiên được dùng để phân nhánh.
    • “Internal node”: các điểm bên trong thân cây là các biến chứa các thuộc tính, giá trị dữ liệu được dùng để xét cho các phân nhánh tiếp theo
    • “Leaf node”: là các lá cây chứa giá trị của biến phân loại sau cùng.
    • “Branch” là quy luật phân nhánh, nói đơn giản là mối quan hệ giữa giá trị của biến độc lập (Internal node) và giá trị của biến mục tiêu (Leaf node).

    Bên trên là trường hợp ứng dụng Decision Tree trong cuộc sống hàng ngày, vậy còn trong Data mining, hay Machine learning thì sao?

    Ví dụ bên trên minh họa cho ứng dụng của Decision tree trong lĩnh vực ngân hàng dự báo khả năng khách hàng có thể không trả được nợ “Default”, hoặc thanh toán được “nợ” “No default” dựa trên các thông tin về khoản tiết kiệm “Savings”, thu nhập “Income”, và tài sản “Assets”. Nếu savings = medium, tức khách hàng có khoản tiết kiệm trung bình thì chắc chắn sẽ không có nợ xấu, nếu khách hàng có khoản tiết kiệm ít chúng ta phải xét thêm liệu tài sản của khách hàng có nhiều hay không trường hợp do khách hàng sử dụng tiền tiết kiệm để mua sắm nên vẫn có tài sản thế chấp, ngược lại nếu giá trị tài sản thấp, khả năng cao khách hàng khó trả được nợ. Tương tự vậy chúng ta xét tiếp cho thu nhập.

    Đừng lầm tưởng rằng chỉ cần nhìn lên sơ đồ trên mà các bạn có để dự báo, phân loại chính xác khả năng khách hàng nợ xấu ví dụ nhiều bạn sẽ chủ quan cho rằng tiết kiệm nhiều cùng với thu nhập cao chắc chắn sẽ có khả năng trả nợ. Các bạn khác sẽ thắc mắc tại sao từ khoản tiết kiệm trung bình mà cây quyết định có thể khẳng định khách hàng sẽ trả được nợ tức “No default” và không xét tiếp yếu tố khác. Hoặc tại sao cây quyết định lại không đề cập đến các biến độc lập khác? Đầu tiên thuật toán Decision tree là thuật toán phân loại, Classification, nhớ lại các bài viết trước chúng tôi đã đề cập thì khi thực hiện phân tích phân loại trong Data mining, chúng ta phải có trước một tập dữ liệu đầy đủ, trong đó có biến mục tiêu và các giá trị, thuộc tính của nó. Ví dụ ở đây, chúng ta phải có trước tập dữ liệu khách hàng trước đây mà ngân hàng từng giao dịch, và có kết quả phân loại những khách hàng nào không trả được nợ, hay thanh toán hết nợ. Dựa vào đó để xem xét các đặc điểm, yếu tố, nguyên nhân nào dẫn đến kết quả phân loại ấy, trình tự ra sao, và tiến hành thực hiện thuật toán Decision Tree. Sau đó khi có khách hàng mới với dữ liệu cá nhân thu thập sẵn, với Decision tree, ngân hàng có thể đưa ra dự báo rủi ro tín dụng từ nhóm khách hàng mới này thông qua việc phân loại khách hàng vào các nhóm có rủi ro hoặc không có rủi ro.

    Quá trình phân chia nhánh cây trong mô hình cây quyết định đều dựa trên các công thức tính toán, định lượng rõ ràng, sao cho quá trình này sẽ đem lại kết quả tối ưu nhất. Chúng tôi sẽ trình bày cụ thể ngay sau phần này.

    Nhiệm vụ sau cùng của Decision tree hay bất kỳ thuật toán Classification nào khác chính là phân loại đối tượng dữ liệu chưa được phân loại trước đó vào các nhóm, các lớp phù hợp. Xét về số nhánh thì có 2 dạng cây quyết định bao gồm cây chỉ phân được 2 nhánh và cây phân được nhiều nhánh khác nhau. Các ví dụ ở trên là dạng cây phân được nhiều nhánh, thì phổ biến hiện nay có CHAID, và C4.5, C5.0 là các thuật toán xây dựng Decision tree nhiều nhánh.

    Ở phần 1 bài viết lần này chúng tôi sẽ đề cập ban đầu đến thuật toán CART dùng cho Classification, cây quyết định chỉ phân được 2 nhánh mỗi lần. Tương tự như CART, chúng ta còn có QUEST nhưng khác biệt ở biến mục tiêu, giá trị ở của phân nhánh cuối cùng của QUEST chỉ có thể là biến định tính: Categorical, và biến thay phiên: Nominal hoặc Flag như “Có” hoặc “Không”, “No Default” hoặc “Default”, còn CART, biến mục tiêu có thể là bất kỳ biến từ định lượng, đến định tính, hay thay phiên.

    Tóm lại, Decision tree là một trong những phương pháp Data mining, cụ thể Classification được sử dụng nhiều nhất trong các dự án nghiên cứu dữ liệu, là phương pháp Supervised learning – học có giám sát hiệu quả nhất vì nó mang lại kết quả dự báo, phân loại chính xác, ổn định, dễ diễn giải. Khác với các phương pháp hồi quy thông thường, Decision tree còn có khả năng thể hiện cả mối liên hệ phi tuyến giữa các biến dữ liệu một cách hiệu quả do đó được ứng dụng trong mọi khía của lĩnh vực khoa học dữ liệu, và là mảng kiến thức quan trọng mà bất kỳ chuyên gia phân tích nào phải có.

    Trước khi triển khai thuật toán Decision trees, thì quy trình phân tích hay mô hình dữ liệu phải thỏa mãn các yêu cầu sau:

    • Tập dữ liệu phải đạt đủ chất lượng trước khi đưa vào phân tích, được chia thành các tập training và test sao cho phù hợp, với tập training thì phải có đầy đủ biến phân loại, biến mục tiêu (target variable), còn test data thì không có.
    • Tập dữ liệu training phải dồi dào, đa dạng về các biến, thuộc tính dữ liệu để quá trình huấn luyện cho mô hình diễn ra tối ưu và kết quả phân loại chính xác.
    • Các lớp, các nhóm hay giá trị của biến mục tiêu phải rời rạc, rõ ràng. Thông thường không thể áp dụng phân tích cây quyết định cho một biến mục tiêu liên tục (continuous variable). Thay vào đó, biến mục tiêu phải nhận các giá trị được phân định rõ ràng là thuộc về một lớp, nhóm cụ thể nào đó hoặc không thuộc về một lớp, nhóm cụ thể nào đó. Ví dụ phân loại khách hàng theo thu nhập, giả sử phạm vi giá trị của biến mục tiêu tức thu nhập của khách hàng từ 3 triệu đến hơn 100 triệu thì chúng ta nên phân thành các nhóm thu nhập như thế nào?

    Bây giờ chúng ta sẽ đi vô chi tiết thuật toán CART, dựa trên ví dụ đơn giản ứng dụng trong việc phân loại khách hàng có rủi ro tín dụng (không có khả năng thanh toán nợ) hay không có rủi ro tín dụng (có khả năng thanh toán nợ), giống như ví dụ trong bài viết về thuật toán KNN (K nearest neighbor).

    Thuật toán KNN và ví dụ đơn giản trong ngành ngân hàng

    Thuật toán cây quyết định được xây dựng để cố gắng tìm ra một tập hợp các “nhánh lá” tối ưu nhất, nghĩa là nếu các đối tượng trong tập dữ liệu có cùng 100% một thuộc tính A của một biến nào đó mà đều được phân loại theo một thuộc tính B bất kỳ của biến mục tiêu, thì gọi là “nhánh lá” thuần khiết, trong Data mining có thuật ngữ là “pure leaf node”.

    Vậy bằng cách nào mà thuật toán có thể xác định được tính đồng nhất, hoặc ngược loại không đồng nhất của các dữ liệu trong node? Và làm cách nào để phân chia các nhánh tiếp theo nếu không có “pure leaf node”?

    Phương pháp CART được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1985 bởi nhà thống kê Leo Breiman và các cộng sự của ông. CART chủ yếu được dùng để xây dựng Decision tree chỉ phân theo hai nhánh mỗi một lần. CART chia bộ dữ liệu training thành những tập con, bên trong có các đối tượng dữ liệu có cùng thuộc tính làm cơ sở cho việc phân loại.

    Công thức hệ số GINI:

    Công thức Entropy:

    Công thức dựa trên xác định tỷ lệ sai sót trong phân loại:

    Trong bài viết lần này, chúng tôi sẽ trình bày thuật toán CART theo công thức đầu tiên, còn các công thức còn lại chúng tôi sẽ trình bày ở bài viết tiếp theo ví dụ như trong bài viết về thuật toán C4.5 chúng tôi sẽ nói về công thức Entropy.

    Quay trở lại với công thức đầu tiên, “Goodness of best split”

    • tL là node bên trái của phân nhánh đầu tiên của root node trong cây quyết định
    • tR là node bên phải của phân nhánh đầu tiên của root node trong cây quyết định
    • PL là tỷ lệ của số quan sát của node bên trái tL trên tổng số quan sát của tập dữ liệu tranining
    • PR là tỷ lệ của số quan sát của node bên phải tR trên tổng số quan sát của tập dữ liệu tranining
    • P(j/tL) là tỷ lệ của số quan sát có thuộc tính j (của biến mục tiêu) trên tổng số quan sát trong node bên trái.
    • P(j/tR) là tỷ lệ của số quan sát có thuộc tính j (của biến mục tiêu) trên tổng số quan sát trong node bên phải.
    • Cách phân nhánh nào có giá trị cao nhất được tính từ công thức trên sẽ được dùng để xây dựng cây quyết định.

    Để hiểu rõ hơn về cách thức xây dựng một thuật toán CART đơn giản chúng ta cùng xem qua ví dụ sau, đây cũng là ứng dụng chủ yếu của các thuật toán Decision tree trong lĩnh vực ngân hàng: dự báo khả năng khách hàng mới có thể mang lại rủi ro tín dụng cho tổ chức, dựa trên việc phân loại các khách hàng cũ đã xác định được rủi ro tín dụng theo những đặc điểm cụ thể.

    Ví dụ sau đây được tham khảo từ giáo trình “Discovering Knowledge in Data: An introduction to Data mining” của Daniel T.Larose (phần 2).

    Giả sử chúng ta có một tập dữ liệu training cho model Decision tree như sau:

    Ngân hàng đã chuyển đổi dữ liệu định lượng ở biến tổng giá trị Khoản tiết kiệm, và tổng giá trị Tài sản hiện có thành dữ liệu định tính với các mức từ Thấp, Trung bình, Cao.

    CART chỉ phân được 2 nhánh, một bên trái, một bên phải, nên đầu tiên chúng ta phải xác định biến nào sẽ là root node trong các biến Khoản tiết kiệm, Tài sản hiện có, Thu nhập. Lưu ý biến Rủi ro tín dụng là biến mục tiêu, không được dùng để xét phân nhánh cho cây quyết định mà là kết quả cuối cùng, là điểm dừng cuối cùng của cây quyết định. Vậy dựa trên dữ liệu có được chúng ta có thể có các phân tập dữ liệu thành các phần như sau:

    Cách phân thứ 1:

    Node bên trái, Khoản tiết kiệm thấp, chúng ta xem có 3 khách hàng có khoản tiết kiệm thấp. PL = 3/8 = 0.375.

    Node bên phải, Khoản tiết kiệm thuộc cao và trung bình thì chúng ta có 5 khách hàng. PR = 5/8 = 0.625

    Tiếp tục, trong 3 khách hàng có khoản tiết kiệm thấp thì có 2 người được phân loại có rủi ro tín dụng, 1 người được phân loại không có rủi ro tín dụng. P (Có rủi ro tín dụng ở node trái) = 2/3 = 0.6667, P (Không có rủi ro tín dụng ở node trái) = 1/3 = 0.3333

    Trong 5 khách hàng có khoản tiết kiệm thuộc cao và trung bình, thì có 4 người được phân loại không có rủi ro tín dụng, 1 người được phân loại có rủi ro tín dụng. P (Có rủi ro tín dụng ở node phải) = 1/5 = 0.2, P (Không có rủi ro tín dụng ở node phải) = 4/5 = 0.8

    Ráp từng phần vào công thức, vậy cách phân 1 sẽ có giá trị là: Φ = 2*0.375*0.625* [trị tuyệt đối của (0.6667 – 0.2) + trị tuyệt đối của (0.333 – 0.8)] = 0.4378

    Lưu ý ký hiệu K trong bảng là tỷ lệ số quan sát trong node trái Không có rủi ro tín dụng, C là Có rủi ro tín dụng.

    Theo kết quả có được chúng ta thấy cách phân thứ 4 là có giá trị Goodness of split cao nhất là 0.6248. Vậy theo root node chính là giá trị Tài sản hiện có, phân ra 2 nhánh với node bên trái là Tài sản hiện có = thấp, node bên phải là Tài sản hiện có = {Cao, trung bình}, tại node bên trái, chúng ta phân nhánh tiếp xuống node Rủi ro tín dụng rồi ngắt nhánh vì trong node này có 2 khách hàng có rủi ro tín dụng, đạt 100%, và đây là pure node cần xác định. Vậy sau này khi phân loại rủi ro tín dụng cho khách hàng mới mở khoản vay, nếu khách hàng này có giá trị Tài sản hiện có thấp thì ngân hàng cần xem xét vì họ có khả năng mang lại rủi ro tín dụng

    Bảng kết quả xác định cách phân nhánh tối ưu đầu tiên của cây quyết định Chúng ta có thể vẽ cây quyết định với cách phân nhánh đầu tiên có được:

    Chúng ta tiếp tục xét tiếp cho 6 khách hàng còn lại ở node bên phải, nguyên nhân là trong số khách hàng này có khách hàng có rủi ro tín dụng và có khách hàng không có rủi ro tín dụng do đó từ đây chúng ta phải phân nhánh tiếp.

    Từ bảng các cách phân nhánh mà chúng ta thiết lập ở đầu ví dụ, chúng ta loại có cách phân nhánh thứ 4, và giữ lại các cách phân nhánh còn lại, và bây giờ chúng ta chỉ còn 6 khách hàng để xét.

    Vậy chúng ta tiếp tục sử dụng công thức trên để tính tiếp Goodness of split cho cách phân 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, lưu ý giá trị sẽ khác so với bảng kết quả đầu tiên do mẫu cần xét bây giờ còn 6. Nếu tính đúng như BigDataUni hướng dẫn, các bạn sẽ có kết quả giống như sau:

    Lưu ý ký hiệu K trong bảng là tỷ lệ số quan sát trong node trái Không có rủi ro tín dụng, C là Có rủi ro tín dụng.

    Dựa trên bảng trên, chúng ta có thể chọn cách phân thứ 3 hoặc thứ 7 đều được, vì giá trị Goodness đều cao nhất là 0.4444. Ở ví dụ này chúng ta sẽ chọn tiếp cách phân thứ 3 cho lượt phân nhánh tiếp theo. Vậy node bên phải chứa các khách hàng 1, 3, 4, 5, 6, 8 sẽ là node Khoản tiết kiệm, phân nhánh bên trái là khoản tiết kiệm cao có khách hàng 3 và 6, trong số 2 khách hàng này có người có rủi ro tín dụng và có người không nên phải xét tiếp, còn phân nhánh bên phải là khoản tiết kiệm trung bình, thấp là khách hàng 1, 4, 5, 8, tất cả đều không có rủi ro tín dụng, nên node ở nhánh này là pure node, và phân nhánh ngừng ở đây. Các bạn có thể vẽ tiếp CART như sau:

    Tiếp tục ở node bên trái chứa khách hàng 3, 6, cả hai đều có cùng khoản tiết kiệm và thu nhập, (các bạn xem lại ở bảng dữ liệu khách hàng ở trên) nên chúng ta phải xét đến giá trị tài sản hiện có, thì thấy, khách hàng thứ 3 với tài sản trung bình thì mang lại rủi ro tín dụng còn khách hàng 6 thì ngược lại.

    Với thuật toán CART đã xây dựng hoàn chỉnh như trên, ngân hàng đã có thể phân loại khách hàng mới và xem xét liệu họ có mang lại rủi ro tín dụng hay không nếu mở khoản vay cho họ.

    Đến đây là kết thúc bài viết về CART cơ bản sử dụng công thức Goodness of split để tính cách phân nhánh tối ưu. Ở bài viết sắp tới chúng tôi sẽ trình bày các bạn về thuật toán CART, C4.5 với công thức Entropy và GINI index, mời các bạn ửng hộ.

    Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Ngắm Rừng Phong Thu Đẹp Như Tranh Vẽ Ở Nhật Bản
  • Câu 1 Left(1 (15 Điểm) 1 Cho Các Câ…
  • 4 Bước Vẽ Tranh Phong Cảnh Quê Hương Đơn Giản
  • Hướng Dẫn Cách Tự Vẽ Tranh Tường Hình Cây
  • Vẽ Tranh Tường Cái Cây
  • Uml Deployment Diagrams Overview, Common Types Of Deployment Diagrams

    --- Bài mới hơn ---

  • Uml Deployment Diagrams Overview Of Graphical Notation.
  • Học Revit:2.2.3) Vẽ Thang Kiến Trúc
  • Một Số Kiến Thức Để Vẽ Cầu Thang Trong Revit
  • Tiêu Chuẩn Quốc Gia Tcvn 1809:1976 Về Tài Liệu Thiết Kế
  • Sâu Đục Thân Bướm 2 Chấm
  • Deployment diagram is a structure diagram which shows architecture of the system as deployment (distribution) of software artifacts to deployment targets.

    Artifacts repsent concrete elements in the physical world that are the result of a development process. Examples of artifacts are executable files, libraries, archives, database schemas, configuration files, etc.

    Deployment target is usually repsented by a node which is either hardware device or some software execution environment. Nodes could be connected through communication paths to create networked systems of arbitrary complexity.

    Note, that components were directly deployed to nodes in UML 1.x deployment diagrams. In UML 2.x artifacts are deployed to nodes, and artifacts could manifest (implement) components. Components are deployed to nodes indirectly through artifacts.

    Deployment diagrams could describe architecture at specification level (also called type level) or at instance level (similar to class diagrams and object diagrams).

    Specification level deployment diagram shows some overview of deployment of artifacts to deployment targets, without referencing specific instances of artifacts or nodes.

    Instance level deployment diagram shows deployment of instances of artifacts to specific instances of deployment targets. It could be used for example to show differences in deployments to development, staging or production environments with the names/ids of specific build or deployment servers or devices.

    Some common types of deployment diagrams are:

    Manifestation of Components by Artifacts

    While component diagrams show components and relationships between components and classifiers, and deployment diagrams – deployments of artifacts to deployment targets, some missing intermediate diagram is manifestation diagram to be used to show manifestation (implementation) of components by artifacts and internal structure of artifacts.

    Because manifestation diagrams are not defined by UML 2.4 specification, manifestation of components by artifacts could be shown using either component diagrams or deployment diagrams.

    Manifestation of components by artifacts.

    Specification Level Deployment Diagram

    Specification level (also called type level) deployment diagram shows some overview of deployment of artifacts to deployment targets, without referencing specific instances of artifacts or nodes.

    Specification level deployment diagram – web application deployed to Tomcat JSP server and database schemas – to database system.

    Instance Level Deployment Diagram

    Instance level deployment diagram shows deployment of instances of artifacts to specific instances of deployment targets. It could be used for example to show differences in deployments to development, staging or production environments with the names/ids of specific deployment servers or devices.

    In the example below, web application is deployed to the application server wsrv-01 and several database schemas – to the database server dbsrv-14.

    Instance level deployment diagram – web application deployed to Tomcat JSP server and database schemas – to database system.

    Specification Level Network Architecture

    Deployment diagrams could be used to show logical or physical network architecture of the system. Network architecture diagram could show no artifacts or deployments at all or only the major ones.

    Network architecture diagrams

    --- Bài cũ hơn ---

  • How To Create Er Diagram For Existing Mysql Database With Mysql Workbench
  • Biểu Đồ Thành Phần Và Biểu Đồ Triển Khai
  • How To Draw A Syntax Tree, Part 8: A Step
  • Vẽ Những Hình Vẽ Chibi Dễ Thương Có Lợi Ích Gì?
  • Hướng Dẫn Vẽ Móng Bằng Cọ Bản 3
  • Web hay
  • Links hay
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100
  • CẦM ĐỒ TẠI F88
    15 PHÚT DUYỆT
    NHẬN TIỀN NGAY

    VAY TIỀN NHANH
    LÊN ĐẾN 10 TRIỆU
    CHỈ CẦN CMND

    ×