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。