Python地铁数据分析的课程设计中需求分析

在Python地铁数据分析的课程设计中，需求分析是非常重要的一步。通过需求分析，我们可以明确项目的目标和功能，确定需要收集和分析的数据，以及确定分析的方法和工具。

在引用中提到了数据分析部分的步骤8，其中包括了使用seaborn进行简单数据可视化和分析价格与其他变量的关系。这些步骤是为了帮助分析地铁数据中的价格分布、价格与面积的关系以及各因素之间可能存在的关系。

而在引用中提到了总体设计的描述，说明了在现实情况下，人们意识到如何有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。这也说明了在Python地铁数据分析的课程设计中，需求分析的重要性，因为只有明确了需求，才能更好地进行数据分析和挖掘数据的价值。

因此，在Python地铁数据分析的课程设计中，需求分析的目的是明确项目的目标和功能，确定需要收集和分析的数据，以及确定分析的方法和工具。