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统一信息门户与AI技术在代理价管理中的应用
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小李：最近我们公司在做代理价的管理，感觉系统有点跟不上了。
小王：是啊，代理价涉及很多数据，手动处理太慢了。你有没有考虑过用AI来优化？
小李：AI？听起来不错，但具体怎么做呢？
小王：我们可以先搭建一个统一信息门户，把所有代理价数据集中管理，然后利用AI进行分析和预测。
小李：那这个统一信息门户怎么实现呢？能给我看看代码吗？
小王：当然可以，下面是一个简单的Python脚本，用来从数据库中提取代理价数据：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
query = "SELECT * FROM agent_prices"
df = pd.read_sql(query, engine)
print(df.head())
小李：这看起来不错！那AI部分呢？
小王：我们可以使用机器学习模型预测未来的代理价趋势。比如用线性回归：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df[['date']]
y = df['price']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
prediction = model.predict([[20250101]])
print("预测价格:", prediction[0])
小李：明白了，这样就能提前知道代理价的变化，方便我们做出调整。
小王：没错，这就是统一信息门户和AI结合的优势，提高效率，减少错误。
小李：看来我们得尽快部署这套系统了！
小王：是的，别忘了还要定期更新数据，确保模型的准确性。
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