基于Python的天气大数据可视化分析与展示需求分析

需求分析：

1. 数据采集：需要从多个数据源获取天气数据，包括气象局、第三方气象数据提供商等。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、错误的数据，保证数据的准确性。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到数据库中，方便后续的数据分析和展示。
4. 数据分析：对存储在数据库中的数据进行分析，包括统计分析、趋势分析、关联分析等，获取有意义的数据结果。
5. 可视化展示：将分析结果以图表、地图、文字等形式进行展示，方便用户快速地了解数据分析结果。

技术需求：

1. 数据采集：需要使用 Python 爬虫技术，从多个数据源获取天气数据。
2. 数据清洗：需要使用 Python 数据清洗库，如 pandas、numpy 等。
3. 数据存储：需要使用 Python 数据库操作库，如 MySQLdb、pymongo 等。
4. 数据分析：需要使用 Python 数据分析库，如 pandas、numpy、matplotlib 等。
5. 可视化展示：需要使用 Python 可视化库，如 matplotlib、seaborn、plotly 等。

功能需求：

1. 实时获取天气预报数据。
2. 对历史天气数据进行分析和展示。
3. 根据用户需求，生成不同类型的数据图表和地图。
4. 支持多种数据可视化方式，如气象图、散点图、折线图、热力图等。
5. 支持用户自定义数据分析和可视化展示方式。

非功能需求：

1. 系统稳定性：系统需要保证稳定性和可靠性，避免出现崩溃或数据错误等问题。
2. 用户友好性：系统需要具有良好的用户界面和交互体验，方便用户使用和操作。
3. 性能要求：系统需要保证数据分析和可视化展示的性能，能够快速响应用户请求。