小明：最近我们公司要开发一个数据分析系统，你觉得应该从哪里开始？
小李：首先得明确需求。你有没有具体的业务场景或者目标？
小明：我们的市场部门希望实时了解用户行为，比如点击率、转化率这些指标。
小李：明白了，那这个系统需要具备数据采集、清洗、分析和可视化的能力。
小明：听起来挺复杂的，你能举个例子吗？
小李：当然可以，我们可以用Python来实现基础的数据处理逻辑。
小明：好的，那我先写一段代码试试看。
小李：请看下面这段代码，它读取了一个CSV文件，并计算了点击率。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('user_data.csv')
total_clicks = len(df)
converted_users = df[df['converted'] == True].shape[0]
conversion_rate = converted_users / total_clicks * 100
print(f"Conversion Rate: {conversion_rate:.2f}%")
小明：这太棒了！这样我们就能快速得到结果了。
小李：是的，但需求可能会变化，系统需要具备扩展性，比如支持更多数据源或更复杂的算法。
小明：明白了，接下来我们得考虑架构设计和模块划分。
小李：没错，数据分析系统的核心就是理解需求并构建灵活的解决方案。
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