Seaborn内置数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Seaborn,数据集,数据可视化,Python,数据分析,机器学习,经典数据集,实际数据,练习数据
数据概述：
本数据集包含Seaborn库中的全部22个内置数据集，Seaborn是一个广泛使用的Python数据可视化工具。这些内置数据集对于任何对数据分析、可视化和机器学习感兴趣的人员来说都是宝贵的资源。数据集涵盖了从经典的鸢尾花分类数据集到实际的泰坦尼克号生存记录和钻石特性等广泛的主题。
数据用途概述：
该数据集适用于数据科学技能的提升，特别适合练习数据分析、可视化和机器学习。数据集适用于初学者和高级用户，提供了多种主题的数据，包括文字字母异位词分析、安斯combe四重奏数据集、注意力跨度数据、脑网络连接数据、美国汽车事故统计、钻石属性数据、散点图随机数据、道琼斯工业平均指数历史记录、运动与健康指标的关系、航班每月乘客数量、功能性核磁共振成像数据、老忠实间歇泉喷发时间、不同条件下胶水强度、各国健康支出统计、鸢尾花分类数据集、各类车辆的每加仑英里数、企鹅种类及其特征、已发现的系外行星特征、海冰测量数据、城市出租车行程数据、餐馆小费数据以及泰坦尼克号幸存者数据。
举例：
本数据集中的“钻石”数据集包含了钻石的价格、切割和清晰度等属性，适用于分析钻石市场的特征和趋势。
“泰坦尼克”数据集包含了泰坦尼克号灾难中的生存记录，适合进行生存分析和预测建模。
“飞行”数据集记录了每月的航班乘客数量，可用于时间序列分析和趋势预测。
“健康支出”数据集提供了各国的健康支出统计，适用于比较不同国家的医疗保健状况。
