小明：最近我在研究校友会系统的升级方案，听说人工智能可以派上用场？
小李：是的，AI可以用来分析校友数据，比如他们的职业发展、兴趣爱好，甚至可以预测他们可能感兴趣的活动。
小明：那具体怎么实现呢？有没有具体的代码示例？
小李：我们可以用Python来写一个简单的例子。比如，使用机器学习算法对校友进行分类。
小明：那我试试看。首先需要导入必要的库。
小李：没错，先导入pandas和sklearn。
小明：
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 假设我们有一个校友数据集
data = {
'alumni_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'age': [28, 35, 40, 25, 30],
'career_level': [2, 5, 3, 1, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用K-Means聚类进行分组
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(df[['age', 'career_level']])
print(df)
小明：这样就能根据年龄和职业水平把校友分成几类了。
小李：对，这可以帮助我们更精准地推送信息或组织活动。
小明：听起来很有前景，未来还可以结合自然语言处理，让系统自动分析校友留言。
小李：没错，AI的应用空间非常大，关键是要找到合适的技术点来落地。