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锦中融合门户系统
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融合服务门户与AI驱动的数据分析实践
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小明：最近我在研究融合服务门户，感觉它和AI结合起来可能会有不错的应用场景。
小李：确实，融合服务门户可以整合多种数据源，而AI则能对这些数据进行智能分析。你有没有尝试过具体的技术实现？
小明：我正在用Python做一点实验，比如使用Pandas处理数据，再用Scikit-learn训练模型。
小李：那你可以试试在门户中嵌入一个AI分析模块，比如做一个简单的预测接口。
小明：对，我可以写一个简单的API，接收用户输入的数据，然后调用模型进行预测。
小李：听起来不错，那你可以参考下面的代码：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测函数
def predict(input_data):
return model.predict([input_data])
小明：这只是一个基础的例子，如果结合融合服务门户，我们可以将这个模型封装成一个服务接口，供不同系统调用。
小李：没错，这样就能实现数据的实时分析与响应，提升整体服务效率。
小明：看来AI与融合服务门户的结合，真的能让数据分析变得更加智能化和高效化。
小李：是的，未来这种集成模式会越来越普遍。
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