小明: 嘿，小华，我最近在研究怎么建立一个数据分析系统。你能给我一些建议吗？
小华: 当然可以。首先，你需要确定你的系统需要处理哪些类型的数据。然后，你可以考虑使用Python来实现它，因为它有很多强大的库支持。
小明: 那么，我们从哪里开始呢？
小华: 我们可以从数据读取开始。假设你有一个CSV文件，你可以使用Pandas来加载数据。
import pandas as pd
# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())
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小明: 明白了。接下来呢？
小华: 接下来，我们可以做一些基本的数据清洗。例如，删除缺失值或转换数据类型。
# 删除含有缺失值的行
cleaned_data = data.dropna()
# 转换某一列的数据类型
cleaned_data['age'] = cleaned_data['age'].astype(int)
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小明: 看起来不错。那么，如果我想对这些数据进行一些统计分析呢？
小华: 对于统计分析，Pandas提供了很多功能。例如，你可以计算平均值、中位数等。
# 计算年龄的平均值
mean_age = cleaned_data['age'].mean()
print(f"Mean age is {mean_age}")
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小明: 太好了！最后一个问题，如果我想将结果保存到数据库中，应该怎么做？
小华: 你可以使用SQLAlchemy这样的ORM工具来操作数据库。这里是一个简单的例子。
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# 将DataFrame保存到SQLite数据库
cleaned_data.to_sql('ages', con=engine, if_exists='replace', index=False)
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小明: 这样我就有了一个基本的数据分析系统了。谢谢你的帮助，小华！
小华: 不客气，有问题随时来找我。