小李：最近我们在项目中引入了人工智能算法，感觉数据分析系统变得更加智能了。
小王：是啊，AI可以自动识别数据中的模式，帮助我们更快地做出决策。不过，你有没有考虑过数据预处理的重要性？
小李：当然，数据质量直接影响模型的效果。我们通常会用ETL工具清洗和转换数据，然后再输入到AI模型中。
小王：没错，而且现在有很多开源框架，比如TensorFlow和PyTorch，可以帮助我们快速构建和训练模型。
小李：对，这些工具让AI的开发门槛降低了。但我们也遇到了一些问题，比如模型的可解释性。
小王：这是个常见问题。尤其是在金融或医疗领域，模型的透明度非常重要。我们可以使用SHAP或LIME这样的工具来增强模型的解释能力。
小李：听起来很有用。那你觉得未来数据分析系统和AI会怎么发展呢？
小王：我觉得会越来越紧密。随着大数据和云计算的发展，AI将更加普及，数据分析系统也会变得更智能、更高效。
小李：嗯，看来我们还需要不断学习新技术，才能跟上时代的步伐。
小王：没错，保持学习是关键。
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