结构分析模型是通过系统分解和数据建模来描述复杂系统内部关系的分析方法。它将系统划分为独立的数据域和功能域，通过数据流图、实体联系图等工具构建数据模型、功能模型和行为模型，以揭示系统各要素间的逻辑关联和相互作用机制。

结构分析模型的核心价值在于其系统化分解能力和数据可视化表达。从工程实践角度看，该模型首先通过数据字典统一定义系统所有数据对象，这是建立分析框架的基础。数据模型采用实体-联系图描述业务要素间的静态关系，如会计科目间的勾稽关系；功能模型通过数据流图展现凭证录入、报表生成等业务流程中的动态数据交互；行为模型则用状态转换图刻画系统对审计事件、结账指令等外部触发的响应逻辑。这种三维建模体系能有效解决会计信息系统中的复杂性问题。在技术实现层面，结构化分析遵循"自顶向下，逐层分解"原则，如将总账系统分解为凭证处理、账簿登记、期末处理等子系统，再逐级细化到具体功能模块。这种分解方式与会计信息的层次性特征高度吻合，总账、明细账、辅助账之间的数据关联恰好对应模型中的层级调用关系。现代会计软件普遍采用该模型构建核心架构，例如用实体联系图设计科目体系表结构，通过数据流图优化成本归集路径。研究显示，采用结构化分析设计的财务系统，其模块内聚度提升40%以上，而模块耦合度降低30%，显著增强了系统的可维护性。该模型还衍生出面向特定场景的变体，如结构方程模型（SEM）通过潜在变量分析处理满意度调查等非结构化会计数据，验证服务质量与客户忠诚度的路径关系。随着技术演进，结构化分析正与机器学习融合，如将传统数据流图与神经网络结合，构建智能财务分析模型，但核心的系统分解思想仍是现代会计信息系统设计的基石。