小明: 嘿，小李！我最近在研究如何将大数据分析平台和人工智能结合起来，但总觉得缺少点方向。
小李: 哦？你已经了解大数据分析平台的基本功能了吗？
小明: 知道一些，比如它能存储海量数据并提供查询服务。但我不知道怎么让AI真正利用这些数据。
小李: 那我们可以从数据处理开始。比如使用Python中的Pandas库来清洗和预处理数据。
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前几行数据
print(df.head())
# 清洗缺失值
df.dropna(inplace=True)
小明: 清洗完的数据就可以用来训练模型了吧？你觉得哪种模型适合我们的场景？
小李: 如果是分类任务，可以试试Scikit-learn里的逻辑回归或者随机森林。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 特征选择
X = df[['feature1', 'feature2']]
y = df['label']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 初始化模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 验证模型性能
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy}")
小明: 这样看起来不错！但如果数据量特别大怎么办？直接用笔记本电脑跑肯定不行。
小李: 对，这时候就需要大数据平台了。比如Hadoop或Spark，它们支持分布式计算。
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()
# 读取大数据文件
data = spark.read.csv("hdfs://path/to/large/data.csv", header=True)
data.show(5)
小明: 原来如此，先用小规模数据验证算法可行性，再迁移到大数据平台上大规模运行。
小李: 是的，这样既高效又灵活。希望你能顺利实现你的项目！
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