小明: 嘿，小李，我最近在研究大数据分析平台，感觉特别适合开发智能系统。你觉得怎么样？
小李: 是啊，大数据分析确实能帮助我们从海量数据中提取有用的信息。你有什么具体的想法吗？
小明: 我想先从数据采集开始，然后进行清洗和分析，最后展示结果。你觉得这个流程合理吗？
小李: 非常合理！我们可以使用Python中的Pandas库来完成数据清洗，用Spark进行分布式计算，最后用Dash或Plotly进行可视化。
小明: 那么，我们先看下数据清洗的部分。这里是一个简单的例子：
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前几行
print(data.head())
# 清洗缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 保存清洗后的数据
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
小李: 很好，接下来是分布式计算部分。我们可以用PySpark来处理大规模数据集。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()
df = spark.read.csv("cleaned_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 计算平均值
avg_value = df.selectExpr("avg(column_name)").collect()[0][0]
print(f"Average value is {avg_value}")
小明: 最后一步是可视化，我觉得Plotly很适合动态展示。
import plotly.express as px
fig = px.bar(df.toPandas(), x='category', y='value')
fig.show()
小李: 这样我们就完成了从数据采集到可视化的全过程。下一步可以加入机器学习模块，让系统更加智能化。
小明: 没错，比如我们可以用Scikit-learn来训练模型，预测未来的趋势。
小李: 对，这会让我们的系统变得更加智慧。
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