张工：李工，咱们公司的业务越来越复杂了，数据分散在各个部门，报表也不统一，我们是不是该考虑建立一个数据中台系统？
李工：对啊，数据中台能整合所有数据，形成统一视图。不过，这需要从底层源码开始设计。
张工：那咱们先从简单的做起吧，比如搭建一个基础框架，用来接收数据并存储。
李工：好主意。我们可以用Python的Flask框架快速搭建一个RESTful API接口，用于接收数据。
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/data', methods=['POST'])
def receive_data():
data = request.json
with open('data.txt', 'a') as f:
f.write(str(data) + '\n')
return {'status': 'success'}, 200
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
张工：这个代码看起来不错，可以接收JSON格式的数据并写入文件。接下来我们怎么处理这些数据呢？
李工：我们可以用Pandas库读取文件中的数据，然后进行一些基本的统计分析。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.txt', header=None)
summary = df.describe()
print(summary)
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张工：这样就能得到数据的基本统计信息了，比如均值、标准差等。如果我们要进一步分析，比如找出销售额最高的产品怎么办？
李工：我们可以根据特定字段（如销售额）排序，找到最大值。
max_sales_product = df[df[1] == df[1].max()]
print(max_sales_product)
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张工：看来数据中台系统的雏形已经出来了。通过源码我们可以灵活地扩展功能，满足不同的数据分析需求。
李工：没错，而且随着业务发展，我们还可以优化数据存储结构，甚至引入分布式数据库来提升性能。