张工：嘿，李工，最近河北那边有个项目，需要搭建一个大数据中台，你觉得应该从哪里开始呢？
李工：首先得明确需求，比如数据来源、数据处理流程以及最终的应用场景。河北作为一个资源大省，数据量肯定不小。
张工：对，我们需要采集来自不同部门的数据，比如交通、环保、农业等，然后进行清洗、整合。
李工：没错，可以使用Python编写脚本来完成数据采集和初步清洗。比如，用Pandas库来读取Excel文件并清理空值。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 清理空值
data.dropna(inplace=True)
# 保存清理后的数据
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
]]>
张工：这确实是个好办法！接下来怎么处理这些数据呢？
李工：我们可以用Hadoop搭建分布式存储系统，用Spark来进行大规模数据分析。
张工：听起来很复杂啊，能给我举个例子吗？
李工：当然可以。比如使用PySpark来计算某个地区的空气质量指数（AQI）平均值。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("AQI Analysis").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("air_quality.csv", header=True)
# 计算平均AQI
avg_aqi = df.groupBy("region").agg({"aqi": "mean"})
# 显示结果
avg_aqi.show()
]]>
张工：太棒了！最后一步就是将这些数据可视化，让决策者能够直观地看到结果。
李工：是的，可以使用D3.js或者ECharts来制作交互式图表。这样不仅便于理解，还能激发更多创新想法。
张工：好的，看来我们得尽快启动这个项目了。谢谢你的建议！
李工：不客气，一起努力吧！
]]>