张三（开发者）: 嘿，李四，我最近在研究如何搭建一个数据可视化平台，你觉得应该从哪里开始呢？
李四（分析师）: 首先得明确你的目标用户是谁。如果是企业用户，他们可能需要仪表盘来监控业务指标；如果是科研人员，则更注重探索性数据分析。
张三: 明白了！那我们先用Python试试看吧，它有很多强大的库支持数据可视化。比如Matplotlib和Seaborn可以用来绘制图表。
李四: 对，而且Pandas可以帮助我们轻松地处理和清洗数据。我们可以先加载一些示例数据集，比如Iris花卉数据集。
张三: 好主意！让我来写段代码加载数据并简单查看一下。
import pandas as pd
# 加载Iris数据集
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')
print(df.head())
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李四: 很好，接下来我们可以尝试使用Matplotlib创建一个简单的散点图。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['sepal_length'], df['sepal_width'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Scatter Plot of Sepal Dimensions')
plt.show()
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张三: 这个散点图看起来不错，不过我觉得颜色可以根据类别区分会更好。Seaborn能帮上忙吗？
李四: 当然可以！Seaborn不仅能让图表更加美观，还提供了许多高级功能。
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=df)
plt.title('Colored Scatter Plot by Species')
plt.show()
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张三: 太棒了！现在我们需要考虑如何让这个平台更加交互式，让用户能够自定义图表类型和参数。
李四: 这里推荐使用Plotly或Dash框架，它们非常适合构建交互式Web应用。
张三: 听起来很酷，我会去学习一下Plotly的用法。感谢你的建议，李四！
李四: 不客气，期待看到你完成的作品！