在上海进行量化交易时，利用平台的机器学习工具分析上海本地市场数据（如挖掘上海本地消费数据与股价的关联）可以遵循以下详细步骤：

数据收集：

消费数据：获取上海本地的消费数据，包括零售、餐饮、旅游等行业的数据。这些数据可以来自政府公开数据源、行业报告、电商平台等。股价数据：获取相关企业的股价数据，可以通过证券公司的数据接口或其他金融数据提供商获取。

数据预处理：

清洗数据：处理缺失值、异常值，去除噪声，确保数据的准确性和完整性。数据对齐：将消费数据和股价数据对齐，确保时间序列一致，以便于后续分析。

特征工程：

特征提取：从消费数据中提取关键特征，如消费增长率、月度销售额、消费者信心指数等。特征选择：选择与股价关联性强的特征，去除冗余和无关特征，提高模型的准确性和效率。

模型训练：

选择算法：选择适合的机器学习算法，如线性回归、随机森林、支持向量机、神经网络等。模型训练：使用训练数据集对模型进行训练，调整参数以优化模型性能。验证模型：使用验证数据集评估模型的预测准确性，避免过拟合。

结果分析：

模型解释：解读模型的输出，识别哪些消费特征对股价有显著影响。趋势分析：分析消费趋势对股价的潜在影响，为投资决策提供依据。

持续优化：

模型更新：定期更新模型，以适应市场变化，保持预测的准确性。参数调优：根据市场反馈和模型性能，不断优化模型参数，提高预测效果。

需要特别注意的是，在整个过程中，确保数据的合法性和合规性，避免侵犯隐私或违反相关法律法规。此外，机器学习模型的结果应当谨慎解读，结合其他分析手段和市场信息，做出全面的投资决策。