利用python进行数据分析 配套 数据集

利用Python进行数据分析可配套多种数据集。以下列举几种常用数据集及其应用:

1. 泰坦尼克号乘客数据集: 这个数据集包含了泰坦尼克号上的乘客信息，包括他们的生存情况、年龄、性别等。我们可以使用Python来分析该数据集，例如计算不同性别乘客的生存率，分析生存率与舱位等级的关系等。

2. 鸢尾花数据集: 鸢尾花数据集是机器学习中经常使用的一个数据集，其中包含了三种不同种类的鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度。我们可以使用Python对该数据集进行聚类分析，评估不同算法的性能，如K均值聚类、层次聚类等。

3. 波士顿房价数据集: 这个数据集包含了波士顿地区的房屋特征和对应的房价信息。我们可以利用Python进行回归分析，预测不同特征对房价的影响，如房屋大小、住宅平均房间数等。

4. 电影评分数据集: 这个数据集包含了用户对电影的评分数据、电影的类型和用户信息等。我们可以使用Python进行推荐系统的分析，如基于协同过滤的推荐算法，评估不同算法的准确性和效率。

总之，Python在数据分析中具有广泛的应用，配套各种不同类型的数据集可以帮助我们更好地理解数据，进行有意义的分析和预测。