数据中台系统与AI的融合实践
小明：最近我在研究数据中台系统，感觉它和AI有很强的关联。
小李：没错，数据中台为AI提供了高质量的数据基础，两者结合可以提升智能化水平。
小明：那你能举个例子吗？比如如何用Python实现一个简单的数据预处理流程？
小李：当然可以。我们可以用Pandas来处理数据，然后将其输入到一个简单的机器学习模型中。
小明：好的，那我先写一个数据清洗的代码。
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)
df['age'] = df['age'].astype(int)
# 输出结果
print(df.head())
小李：这只是一个初步的数据处理步骤。接下来我们可以将这些数据用于训练模型。
小明：那我们试试用Scikit-learn做一个分类模型。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 分割数据集
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
小李：这样我们就完成了从数据中台到AI模型的基本流程。未来可以进一步优化数据采集、特征工程和模型调优。
小明：明白了，数据中台是AI落地的关键基础设施，两者相辅相成。
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