小李：嘿，小张，最近我们部门需要一个强大的工具来分析客户行为数据，你觉得应该怎么做？
小张：嗯，这听起来像是一个数据分析平台的工作。我们可以使用Python中的Pandas库来快速加载和清洗数据。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('customer_data.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
小李：好主意！然后呢？我们还需要预测未来的趋势，这个可以交给AI助手吗？
小张：当然可以！我们可以用Scikit-learn来训练模型，比如线性回归或者随机森林，用来预测客户未来的行为。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 特征选择
X = data[['age', 'spending_score']]
y = data['purchase_probability']
# 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)
# 训练模型
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
小李：太酷了！如果我们想让这个过程更自动化，比如自动发送报告给管理层，怎么办？
小张：我们可以结合Python的邮件发送功能，比如smtplib模块，来定期发送报告。
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
def send_email(subject, body):
sender = 'your_email@example.com'
receiver = 'manager_email@example.com'
password = 'your_password'
msg = MIMEText(body)
msg['Subject'] = subject
msg['From'] = sender
msg['To'] = receiver
with smtplib.SMTP_SSL('smtp.example.com', 465) as server:
server.login(sender, password)
server.sendmail(sender, [receiver], msg.as_string())
send_email('Customer Behavior Report', 'Here is the latest prediction.')
小李：哇，这就是我们的数据分析平台和AI助手的结合体啊！既高效又智能。
小张：没错，这样不仅能提高工作效率，还能为管理层提供有力的数据支持。
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