小明：嘿，小华，我最近在研究如何利用主数据管理系统来提高我们的数据管理效率。你觉得怎么样才能让这个系统更加智能呢？
小华：嗯，这是一个好问题。我们可以从几个方面入手。首先，我们可以引入机器学习算法来自动识别和分类数据，这样可以减少人工干预。
小明：听起来不错。那我们具体怎么实现呢？
小华：我们可以使用Python编写一个简单的脚本来读取数据并应用机器学习模型。例如，使用sklearn库中的分类器来对数据进行分类。
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载数据集
data = datasets.load_iris()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = knn.predict(X_test)
print(predictions)
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小明：这看起来挺实用的。那么，除了机器学习，还有什么其他方法可以提升系统的智能性吗？
小华：当然，我们可以引入自动化的工作流引擎，比如Apache Airflow，来自动化处理数据的采集、清洗和分析过程。
小明：哇，这确实会让整个系统更加智能化。我得回去试试看。
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