小明：最近我在研究大数据分析系统，想看看能不能和AI助手结合起来，你觉得怎么样？
小李：这个想法很好！我们可以用Python来处理数据，再用AI助手做预测或分类。比如，用Pandas读取数据，然后用Scikit-learn训练模型。
小明：那你能给我一个简单的例子吗？
小李：当然可以。下面是一个使用Pandas和Scikit-learn进行简单分类的例子：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
小明：这代码很实用！那AI助手怎么和这个系统集成呢？
小李：可以通过API调用。比如，把模型封装成一个服务，AI助手通过HTTP请求获取结果。或者使用Flask创建一个Web接口。
小明：明白了，这样就能让AI助手实时处理数据了。
小李：没错，这就是大数据分析与AI技术的结合点。