请给一组可以运用聚类分析的excel数据

当涉及到聚类分析时，可以使用各种不同类型的数据。以下是一些常见的可以用于聚类分析的数据集示例：

1. 客户细分数据集：包含客户的各种特征，如年龄、性别、收入、购买行为等。

2. 电子商务数据集：包含产品的各种特征，如价格、销量、评价等。

3. 社交媒体数据集：包含用户的互动行为，如点赞、评论、分享等。

4. 车辆数据集：包含车辆的各种特征，如品牌、型号、年份、里程数等。

5. 健康数据集：包含患者的各种健康指标，如血压、心率、体重等。

这些数据集可以从各种来源获取，如公共数据集库、开放数据源或者自己收集的数据。你可以使用 Pandas 库来读取和处理 Excel 数据文件。在 Python 中，你可以使用以下代码来读取 Excel 文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，`data.xlsx` 是你的 Excel 数据文件名。你可以根据自己的需求进行数据预处理和特征选择，然后将数据输入到聚类算法中进行分析。

请注意，这只是一些示例数据集，实际选择的数据集应该根据你的应用场景和分析目标来决定。