小明: 嗨，小李，你最近有没有研究过大数据中台和工程学院在主数据管理中的应用？
小李: 是的，我正在研究这个领域。大数据中台可以帮助我们更有效地管理和分析数据，而工程学院则可以提供强大的技术支持。
小明: 那么，具体来说，它们是如何帮助我们的呢？
小李: 大数据中台可以整合多个数据源，统一数据标准，从而实现数据的一致性和完整性。例如，我们可以使用Python编写一个简单的脚本来实现数据清洗和标准化。
def clean_data(data):
# 数据清洗
cleaned_data = data.dropna()
return cleaned_data
def standardize_data(cleaned_data):
# 数据标准化
standardized_data = (cleaned_data - cleaned_data.mean()) / cleaned_data.std()
return standardized_data
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小明: 这听起来很有用！那么，工程学院在这个过程中扮演了什么角色呢？
小李: 工程学院可以提供算法支持和优化，比如使用机器学习模型来预测和分析数据趋势。下面是一个使用Scikit-learn库构建线性回归模型的例子：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
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小明: 看来这两个工具结合起来确实能很好地解决主数据管理的问题。
小李: 没错，通过大数据中台和工程学院的支持，我们可以更好地管理和利用数据资源。