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1、简单、公开的数据集
先分享一些科研机构、企业、政府会开放的一些数据集和一些专业的数据下载网站。这些数据集一般都比较完善、质量相对较高，拿到手数据清洗的工作比较少，适合新手做一些简单基础的分析
1）中国统计信息网：http://www.tjcn.org/
全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，部分数据免费
2）国家统计局:http://www.stats.gov.cn/
各种民生相关的统计数据，而且所有数据都是免费，而且这个网站的友情链接里还有很多其他地方的数据以及国外数据。
3）中国产业信息网：http://www.chyxx.com/data/
包含了各个行业相关的数据，所有的数据全部免费，做行业分析经常用到的
4）美国政府公开数据：https://www.data.gov/
美国政府公开数据的网站，包含了经济、消费、教育、医疗、农业等多个领域的数据
5）世界银行：https://data.worldbank.org/
世界银行的开放数据。平台还提供了一些工具，比如开放数据目录，世界发展指数，教育指数等。
6）百度数据开放平台：https://open.baidu.com/open/#/open
7）国云数据市场：http://www.moojnn.com/data-market/
主要包含：生活服务、教育、能源、建筑、交通运输、政府、金融、农业、医疗、卫生等行业的数据，大部分免费，有些需要付费
2、数据可视化项目数据集
最常见的数据可视化项目就是制作某某地区人均收入区别的信息图，找数据可视化项目相关的数据集的时候，我们希望数据集尽量“干净”，减少数据清洗的工作，数据要足够有趣，能够支撑起丰富的图表，所以这类的数据可以去上面我的说一些公开数据网站找，另外我也列一些除了政府网站之外的相关网站：
1）FiveThirtyEight：http://fivethirtyeight.com/
这是互动式新闻与体育赛事的网站，网站中会发布许多数据相关的文章，这些文章中会把使用到的数据集发布在github上，除了获取数据集，你还可以参考别人的项目过程
2）Socrata OpenData：https://opendata.socrata.com/
Socrata OpenData 网站包含多个清洗后的数据集，可以直接在浏览器中查看，也可以下载到本地进行可视化，大部分数据来源于美国政府。
3、数据建模、机器学习的数据集
1）UCI：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
UCI是加州大学欧文分校开放的经典数据集，是机器学习领域最有名的数据存储库。包含各种数据集，比如经典的泰坦尼克号幸存预测到最新的数据（如空气质量和GPS轨迹）。
2）阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/
作为国内互联网龙头阿里巴巴旗下的大数据竞赛网站，提供了很多比赛数据集可以练手，说不定还能顺手拿个奖，赚点奖金
3）Kaggle：https://www.kaggle.com/datasets
Kaggle 是一个举办了多项机器学习竞赛的数据科学社区。用户可以自己上传数据集，也可以通过某项竞赛下载数据集，里面有不少别的平台找不到的有趣数据集。
4）科赛网：https://www.kesci.com/home/project
这个网站提供了不少数据集可以免费下载，而且还有一些数据项目的比赛，不过整体来说项目的难度比较低，奖金也不是很多，学生参加的比较多，反正单纯用来获取数据集还是很不错的
5）Quandl
这是一个包含经济与金融数据的仓库。其中的部分信息是免费的，但是大部分数据集需要购买，数据可以用来构建经济指标预测或者股价分析模型等等。
4、大型数据集
有时候你可能只是想找一些大型的数据集来进行分析，分析的结果可能并不重要，重要的只是对于数据的读取与分析过程，练习数据处理能力，这里我也列举几个用的比较多的网站：
1）AWS 公开数据集：https://www.amazon.com/aws
亚马逊在其 Amazon Web Services 中提供了一些大型数据集可以免费下载，不过你得注册一个aws账户，新用户有免费访问的权限
2）Google 公开数据集：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标签视频数据集:https://research.google.com/youtube8m/
Youtube标签视频数据集包括来自4800个可视化实体的800万个YouTube视频ID和相关标签。它具有数十亿帧的预计算的、最先进的视觉功能。
有了数据之后怎么分析呢？有什么好方法呢？从哪些维度来分析呢？用什么数据分析工具呢？帆软君建议你试试FineBI，有mac版本也有win版本。
相比于Excel，BI软件FineBI能直接对接数据库类的企业数据源，快速拉取数据，并且可以以任何的字段作为维度进行筛选整合数据。
在数据处理的灵活性是仅次于Excel，但其又可以处理比Excel无法处理的大数据量。如果说企业的数据业态很成熟且数据量很大，数据分析需求强烈，是很建议上BI的。
说到数据展现，就会想到各种图表和可视化报告。
图形的选择是在可视化过程中很重要的环节，然而很多实际实施过程中都将其忽略，这就造成图形选择较为随意，看到的维度不够等问题。
现在BI软件的可视化已经很“傻瓜化”，相比于Excel。比如FineBI的图表基本能做到自动推荐，类似数据透视图的操作，拖拽字段到横纵维度，多样化展现。另有下钻、联动的功能，能多一层级的分析。
所以说，BI软件让业务用其实很好上手，有了数据明确分析什么，能很快的将数据展示出来。
以销售数据为例，帆软君教你们一个实际的例子。
我是 @帆软 ，专注BI商业智能领域十五年！
最后分享一些相关资料：
