小明: 嘿，小李，我最近在做一个项目，需要用到大量的数据分析，但总觉得传统的表格展示太单调了。你有没有什么好办法？
小李: 当然有啦！你可以试试Python中的Matplotlib库，它能让你的数据变得生动有趣。比如，我们可以用它来画一个柱状图。
小明: 那听起来不错，你能给我举个例子吗？
小李: 好啊，下面这段代码可以绘制一个简单的柱状图：
import matplotlib.pyplot as plt
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 15, 7, 10]
plt.bar(categories, values)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Sample Bar Chart')
plt.show()
小明: 这样确实比单纯的数字表格直观多了！不过，如果我想让这个图表更智能一些，比如自动识别异常值，该怎么办呢？
小李: 这就需要引入机器学习的概念了。我们可以使用Pandas库来加载数据，并用Scikit-learn检测异常值。
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
data = pd.read_csv('data.csv')
model = IsolationForest(contamination=0.1)
data['anomaly'] = model.fit_predict(data)
print(data[data['anomaly'] == -1])
小明: 太酷了！现在我们不仅有了漂亮的图表，还能自动发现异常值。那么，如果我们想把这些功能整合到一个Web应用里，让用户可以在线查看和操作呢？
小李: Flask是一个很好的选择。它可以帮助我们将这些分析结果部署到线上。下面是一个简单的Flask应用示例：
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明: 听起来很完美！这样我们就能创建一个集可视化、智能分析于一体的决策支持系统了。
小李: 是的，通过结合可视化和智慧技术，我们能够更好地服务于用户，帮助他们更快地理解和利用数据。
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