小明：嘿，小李，我最近在研究数据分析平台和大模型训练的结合，你有这方面的经验吗？
小李：当然有！数据分析平台可以为大模型训练提供高质量的数据支持。比如，我们可以用Pandas做数据预处理，再用TensorFlow或PyTorch进行模型训练。
小明：那你能给我举个例子吗？比如具体怎么操作？
小李：没问题。我们可以先加载数据，然后做清洗和特征提取。例如：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理
X = data.drop('target', axis=1)
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)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)
小明：哇，这个例子很实用！那数据分析平台在这过程中起到什么作用？
小李：数据分析平台可以帮助我们更高效地处理数据，比如进行数据可视化、异常检测、特征工程等，这些都能提升模型的性能。
小明：明白了，看来这两者是相辅相成的。
小李：没错，掌握好这两方面技术，能让你在AI领域更有竞争力。