大数据管理平台与人工智能的融合实践

小明：嘿，小李，最近在研究大数据管理平台，感觉挺复杂的。

小李：是啊，不过如果你结合人工智能的话，可能会更高效。比如用Python处理数据，再用机器学习模型做预测。

小明：那你能举个例子吗？我有点好奇。

小李：当然可以。我们可以先用Pandas读取数据，然后用Scikit-learn训练一个简单的模型。

小明：具体怎么操作呢？

小李：比如下面这段代码：

    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.linear_model import LinearRegression

    # 加载数据
    data = pd.read_csv('data.csv')
    X = data[['feature1', 'feature2']]
    y = data['target']

    # 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 = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 预测
    predictions = model.predict(X_test)
    

小明：哦，原来如此！这样就能把大数据和AI结合起来用了。

小李：没错，这只是基础应用，未来还可以用深度学习、自然语言处理等技术进一步提升效果。

小明：看来我得好好学学这些技术了！

小李：对，大数据和AI的结合是大势所趋，值得深入研究。