小明：最近我在研究数据分析平台，感觉它和人工智能体之间有很多可以结合的地方。
小李：是啊，数据分析平台负责数据的收集、清洗和存储，而人工智能体则能从中提取价值，做出预测或决策。
小明：那你能举个例子吗？比如怎么用代码来实现呢？
小李：当然可以。我们可以用Pandas进行数据处理，再用Scikit-learn构建一个简单的机器学习模型。
小明：那具体怎么写代码呢？
小李：下面是一个示例代码，使用Pandas加载数据，并用线性回归模型进行预测。
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']
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
小明：这个代码看起来不错，但数据可视化也很重要，对吧？
小李：没错，我们可以用Matplotlib或Seaborn来进行数据可视化，帮助更好地理解数据分布和模型效果。
小明：明白了，看来数据分析平台和人工智能体的结合确实能提升数据的价值。
小李：是的，未来这种结合会越来越紧密，值得深入研究。