小明：嘿，小李，最近我在做一个大数据项目，想用可视化来展示结果，但不知道怎么开始。
小李：你可以试试用Python的Matplotlib或者Seaborn库。不过如果你想要更高级的交互式图表，D3.js或者Plotly会更适合。
小明：那如果我想加入AI分析呢？比如用机器学习预测趋势？
小李：这就要结合AI了。你可以用Scikit-learn训练一个模型，然后把预测结果和原始数据一起可视化。
小明：具体怎么做呢？能给我个例子吗？
小李：当然可以。我们可以先用Pandas加载数据，再用Scikit-learn训练一个线性回归模型，最后用Matplotlib画出预测结果。
小明：好的，那代码怎么写？
小李：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data[['feature']]
y = data['target']
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测
y_pred = model.predict(X)
# 可视化
plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际值')
plt.plot(X, y_pred, color='red', label='预测值')
plt.legend()
plt.show()
小明：太好了！这样就能同时看到数据和AI的预测结果了。
小李：没错，这就是大数据可视化平台和AI结合的魅力。你可以进一步用Dash或Streamlit构建交互式仪表盘。
小明：明白了，谢谢你的帮助！
小李：不客气，有问题随时问我。