【干货】数据集网站汇总！

数据查询网站：

1、企业产生的用户数据

百度指数：http://index.baidu.com/

阿里指数：https://alizs.taobao.com/

TBI 腾讯浏览指数：http://tbi.tencent.com/

新浪微博指数：http://data.weibo.com/index

2 、数据平台购买数据：

数据堂：http://www.datatang.com/about/about-us.html

国云数据市场：http://www.moojnn.com/data-market/

贵阳大数据交易所：http://trade.gbdex.com/trade.web/index.jsp

3 、政府/ 机构公开的数据：

中华人民共和国国家统计局数据：http://data.stats.gov.cn/index.htm

世界银行公开数据：http://data.worldbank.org.cn/

联合国数据：http://data.un.org/

纳斯达克：http://www.nasdaq.com/zh

4 、数据管理咨询公司：

麦肯锡：http://www.mckinsey.com.cn/

埃森哲：https://www.accenture.com/cn-zh/

艾瑞咨询：http://www.iresearch.com.cn/

简单通用数据集

0、

http://data.stats.gov.cn/

不用解释。

在这里插入图片描述

1、

data.gov

( https://www.data.gov/ )

在这里插入图片描述

这是美国政府公开数据的所在地，该站点包含了超过19万的数据点。这些数据集不同于气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。

2.

data.gov.in

( https://data.gov.in/ )

在这里插入图片描述

这是印度政府公开数据的所在地，通过各种行业、气候、医疗保健等来寻找数据，你可以在这里找到一些灵感。根据你居住的国家的不同，你也可以从其他一些网站上浏览类似的网站。

3.

World Bank

( http://data.worldbank.org/ )

在这里插入图片描述

世界银行的开放数据。该平台提供 Open Data Catalog，世界发展指数，教育指数等几个工具。

4.

RBI

( https://rbi.org.in/Scripts/Statistics.aspx )

在这里插入图片描述

印度储备银行提供的数据。这包括了货币市场操作、收支平衡、银行使用和一些产品的几个指标。

5.

Five Thirty Eight Datasets

( https://github.com/fivethirtyeight/data )

在这里插入图片描述

Five Thirty Eight，亦称作 538，专注与民意调查分析，政治，经济与体育的博客。该数据集为 Five Thirty Eight Datasets 使用的数据集。每个数据集包括数据，解释数据的字典和Five Thirty Eight 文章的链接。如果你想学习如何创建数据故事，没有比这个更好。

大型数据集

1

.Amazon Web Services（AWS）datasets

https://aws.amazon.com/cn/datasets/

Amazon提供了一些大数据集，可以在他们的平台上使用，也可以在本地计算机上使用。您还可以通过EMR使用EC2和Hadoop来分析云中的数据。在亚马逊上流行的数据集包括完整的安然电子邮件数据集，Google Books n-gram，NASA NEX 数据集，百万歌曲数据集等。

2.

Google datasets

https://cloud.google.com/bigquery/public-data/

Google 提供了一些数据集作为其 Big Query 工具的一部分。包括 GitHub 公共资料库的数据，Hacker News 的所有故事和评论

3.

Youtube labeled Video Dataset

https://research.google.com/youtube8m/

预测建模与机器学习数据集

UCI Machine Learning Repository

UCI机器学习库显然是最著名的数据存储库。如果您正在寻找与机器学习存储库相关的数据集，通常是首选的地方。这些数据集包括了各种各样的数据集，从像Iris和泰坦尼克这样的流行数据集到最近的贡献，比如空气质量和GPS轨迹。存储库包含超过350个与域名类似的数据集(分类/回归)。您可以使用这些过滤器来确定您需要的数据集。

2

.Kaggle

https://www.kaggle.com/datasets

Kaggle提出了一个平台，人们可以贡献数据集，其他社区成员可以投票并运行内核/脚本。他们总共有超过350个数据集——有超过200个特征数据集。虽然一些最初的数据集通常出现在其他地方，但我在平台上看到了一些有趣的数据集，而不是在其他地方出现。与新的数据集一起，界面的另一个好处是，您可以在相同的界面上看到来自社区成员的脚本和问题。

3.

Analytics Vidhya

https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/

您可以从我们的实践问题和黑客马拉松问题中参与和下载数据集。问题数据集基于真实的行业问题，并且相对较小，因为它们意味着2 – 7天的黑客马拉松。

4

.Quandl

https://www.quandl.com/

Quandl 通过起网站、API 或一些工具的直接集成提供了不同来源的财务、经济和替代数据。他们的数据集分为开放和付费。所有开放数据集为免费，但高级数据集需要付费。通过搜索仍然可以在平台上找到优质数据集。例如，来自印度的证券交易所数据是免费的。

5.

Past KDD Cups

( http://www.kdd.org/kdd-cup )

KDD Cup 是 ACM Special Interest Group 组织的年度数据挖掘和知识发现竞赛。

图像分类数据集

1.The MNIST Database

( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )

最流行的图像识别数据集，使用手写数字。它包括6万个示例和1万个示例的测试集。这通常是第一个进行图像识别的数据集。

2.Chars74K

(http://www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/chars74k/ )

这里是下一阶段的进化，如果你已经通过了手写的数字。该数据集包括自然图像中的字符识别。数据集包含74,000个图像，因此数据集的名称。

3.Frontal Face Images

(http://vasc.ri.cmu.edu//idb/html/face/frontal_images/index.html )

如果你已经完成了前两个项目，并且能够识别数字和字符，这是图像识别中的下一个挑战级别——正面人脸图像。这些图像是由CMU & MIT收集的，排列在四个文件夹中。

4.ImageNet

( http://image-net.org/ )

现在是时候构建一些通用的东西了。根据WordNet层次结构组织的图像数据库(目前仅为名词)。层次结构的每个节点都由数百个图像描述。目前，该集合平均每个节点有超过500个图像(而且还在增加)。

文本分类数据集

1.Spam – Non Spam

(http://www.esp.uem.es/jmgomez/smsspamcorpus/)

区分短信是否为垃圾邮件是一个有趣的问题。你需要构建一个分类器将短信进行分类。

2.Twitter Sentiment Analysis

(http://thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/)

该数据集包含 1578627 个分类推文，每行被标记为1的积极情绪，0位负面情绪。数据依次基于 Kaggle 比赛和 Nick Sanders 的分析。

3.Movie Review Data

(http://www.cs.cornell.edu/People/pabo/movie-review-data/)

这个网站提供了一系列的电影评论文件，这些文件标注了他们的总体情绪极性(正面或负面)或主观评价(例如，“两个半明星”)和对其主观性地位(主观或客观)或极性的标签。