小明：最近我在研究数据分析系统，感觉和AI结合起来会很有用。
小李：没错，AI可以提升数据分析的智能化水平。比如用机器学习来预测趋势。
小明：那你能给我一个具体的例子吗？我想看看怎么实现。
小李：当然可以。我们可以用Python的Pandas处理数据，再用Scikit-learn训练模型。
小明：具体代码是怎样的呢？
小李：我写了一个简单的线性回归示例，如下：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = {'X': [1, 2, 3, 4, 5], 'Y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
model = LinearRegression()
model.fit(df[['X']], df['Y'])
print('预测值:', model.predict([[6]]))
小明：这个例子很直观，能帮助我理解如何将数据输入AI模型。
小李：对，这就是数据分析系统与AI结合的基本方式。你可以扩展这个思路，加入更多特征和算法。
小明：明白了，谢谢你的讲解。
小李：不客气，欢迎继续交流。
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