小李：你可以考虑使用Python进行数据分析，它有很多强大的库，比如Pandas和NumPy。
小明：那具体怎么开始呢？有没有什么示例代码？
小李：当然有。你可以先用Pandas加载数据，然后进行简单的统计分析。
小明：那我试试看。这是我的代码：
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 显示前5行
print(df.head())
# 统计信息
print(df.describe())
小明：这段代码运行后，我得到了数据的基本信息。
小李：很好。接下来你可以考虑使用Spark进行分布式处理，如果数据量很大。
小明：Spark怎么用？有没有例子？
小李：可以尝试如下代码：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
df.show()
小明：这确实能处理更大的数据集。那在实际应用中，应该怎样选择方案？
小李：根据数据量、实时性要求以及团队技术栈来决定。小规模可以用Pandas，大规模则推荐Spark或Flink。
小明：明白了，谢谢你的帮助！
小李：不客气，祝你项目顺利！
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