张老师：小李，最近我们学校要建立一个大数据分析平台，你觉得我们应该从哪里开始呢？
小李：首先我们需要确定平台的主要功能，比如数据收集、存储、处理和分析。然后我们可以选择合适的技术栈。
张老师：好的，那我们先从数据收集开始吧。你有什么建议吗？
小李：我们可以使用Python的Pandas库来读取和处理CSV文件。比如，我们可以这样读取一个CSV文件：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(data.head())
张老师：看起来不错。接下来是数据存储，我们该怎么做呢？
小李：我们可以使用MySQL数据库来存储数据。首先需要创建一个数据库，并设置表结构。例如：
CREATE DATABASE university;
USE university;
CREATE TABLE students (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT);
张老师：很好，那么数据分析部分呢？
小李：我们可以使用Python的Scikit-Learn库来进行机器学习任务。比如，我们可以训练一个简单的线性回归模型：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = data[['age']]
y = data['score']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
张老师：这看起来非常实用。谢谢你的帮助，小李！