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工具：interpreter --local

样本数据：

1、启动分析工具

2、显示数据文件内容

输入：

显示/Users/wxl/work/example_label.csv

输出：(每次输出的结果可能会不一样）

3、相关性分析

输入：

分析客户类型与成单结果的相关性。

输出：

4、模拟训练

输入：

使用线性回归模型拟合客户类型与成单结果的关系。

输出：（输出最基本的结果，并提示进一步优化）

5、也可以从数据库中获取分析数据，如：redis， mysql

总结：在代码解释器的加持下，可以分析本地csv文件或对可访问数据库中的数据进行分析。除了基本的输出外，还会引导用户去优化代码、训练模型包括常规的数据分析的套路，及交叉验证、各种优化指标等，即便没有数据分析等相关知识，也可以在模型等引导下获得指导。