小明：老师，我最近在学习大数据分析，但是总感觉理论多实践少，能不能给我一些具体的例子呢？
老师：当然可以，比如我们可以创建一个大数据可视化平台来帮助学生更好地理解数据。首先，我们需要收集一些数据，比如学生的成绩数据。
小明：那我们怎么收集这些数据呢？
老师：我们可以使用Python编写脚本来从学校数据库中提取数据。下面是一个简单的示例：
import pandas as pd
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('school.db')
query = "SELECT * FROM student_scores"
df = pd.read_sql_query(query, conn)
print(df.head())
小明：这样我们就有了数据，接下来怎么办？
老师：接下来我们需要对数据进行清洗和预处理。这一步很重要，因为原始数据可能包含错误或不完整的信息。
小明：那我们怎么清洗数据呢？
老师：我们可以使用Pandas库来进行数据清洗。这里有一个例子：
df.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
df['score'] = df['score'].astype(float) # 转换数据类型
小明：数据清洗完后，我们就可以开始可视化了。我听说有很多工具可以用来做这个。
老师：是的，Python中的Matplotlib和Seaborn库非常适合用来制作图表。让我们试试看：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制成绩分布图
sns.histplot(df['score'], kde=True)
plt.title("Student Score Distribution")
plt.xlabel("Score")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()
小明：哇，这样我们就得到了一个漂亮的图表！
老师：没错，这样的图表可以帮助学生更好地理解他们的成绩分布情况，从而制定更有效的学习计划。