数据中台与人工智能的融合实践

小明：嘿，小李，最近我在研究数据中台和人工智能的结合，你有什么看法吗？

小李：嗯，数据中台是企业数据治理的核心，而人工智能则依赖高质量的数据。两者的结合可以提升数据分析效率。

小明：没错，那你能给我举个例子吗？

小李：当然可以。比如我们可以用数据中台收集用户行为数据，然后利用这些数据训练一个推荐系统。

小明：听起来不错，能写一段代码吗？

小李：可以。下面是一个简单的Python示例，使用Pandas进行数据处理，并用Scikit-learn训练一个模型：

    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

    # 模拟数据
    data = {
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'income': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000],
        'purchased': [0, 1, 1, 0, 1]
    }

    df = pd.DataFrame(data)

    X = df[['age', 'income']]
    y = df['purchased']

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)

    print("预测结果:", model.predict(X_test))
    

小明：这段代码很实用，我明白了数据中台如何为AI提供支持。

小李：对，数据中台确保了数据的统一、标准化和高效管理，这正是AI模型训练的基础。

小明：感谢你的解释，我觉得这个方向很有前景。

小李：没错，未来两者会越来越紧密地结合在一起。