小明: 嗨，小李，我最近在做一个项目，需要建立一个数据分析系统，但是我对从哪里开始感到困惑。
小李: 哦，这听起来很有趣！首先，你需要明确你的需求。你想要解决什么问题？
小明: 我们希望分析客户购买行为，找出最受欢迎的产品和预测未来的销售趋势。
小李: 那么第一步是获取数据。我们可以从CSV文件读取数据，然后进行预处理。
小明: 明白了。那么我们怎么开始呢？
小李: 让我们先导入必要的库，比如pandas用于数据处理，matplotlib用于可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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小李: 然后，我们需要加载数据。
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
print(data.head())
]]>
小明: 好的，现在我们有了数据，接下来做什么？
小李: 我们可以先做一些基本的数据探索，看看数据集里有什么信息。
print(data.describe())
print(data.info())
]]>
小明: 这很有帮助。接下来我们怎么分析客户购买行为？
小李: 我们可以通过计算不同产品的销量来分析最受欢迎的产品。
product_sales = data.groupby('Product')['Quantity'].sum().sort_values(ascending=False)
print(product_sales)
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小明: 这看起来不错，那如何预测未来的销售趋势呢？
小李: 我们可以使用时间序列分析，比如ARIMA模型，来预测未来销量。
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data['Quantity'], order=(5,1,0))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=10)
print(forecast)
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小明: 太棒了，感谢你的指导，我现在对如何构建这个系统有了清晰的理解。
小李: 不客气，记得在实际应用中不断调整和优化你的模型哦。