首先先谢谢点进来的小伙伴，这是我在自媒体平台的第一篇文章，你的点击对我将是莫大的鼓励。

其实在写这篇文章之前，我想了很久，想了很多框架，想了很多逻辑，想了很多算法，最终我选择分享数据的获取。

数据分析、大数据分析这两个短语近几年被炒的火热，有太多人转行或者开始学习数据分析，行业竞争也变的越来越激烈，想要成为人上人，那就务必吃得苦中苦。

我也是从16年开始接触数据分析这个行业，从excel开始，到现在的python，在此期间学习了很多数据相关的技能，走过数不清的弯路。最终每天不断的看视频、查百度、社区交流，得以小成，可谓是苦尽甘还没来，毕竟有那么多的后浪在前赴后继的涌向数据分析这个职业，如果跑得慢，就死在了沙滩上。

在学习的过程中，总是会遇到各式各样的问题。看懂了记不住，记住了不会用，会用了不贴合业务。这在数据分析这个行业里应该是大多数小伙伴的现状了。纠结、痛苦、怀疑自己。

后期终结了一下经验。终于在经历了山路十八弯后来到了一个小下坡，发现自己在学习数据分析的时候大多数都是与实际业务相脱节。那么怎么办呢，我的解决办法是通过使用贴近真实业务的数据进行分析，从脏数据到干净数据，从明细数据到汇总数据，从统计分析到建立模型，一步一个脚印，zhu大zhu强。

好了，废话不多说，直接上干货。

数据获取的途径多种多样，可简单划分为以下几种：

从业务系统数据库提取需要在公司数据库系统使用，对于学习者而言这部分数据取到较为困难，并且也没有公司会愿意开放数据；通过网络爬虫进行数据爬取需要一定的编程语言能力；自主生成和程序语言随机生成又会与实际业务产生较大偏差，因此，在学习数据分析的时候最好的方法是去公开数据集网站进行下载。

官方网站：https://www.kaggle.com/

主要为开发商和数据科学家举行数据挖掘、机器学习比赛等，提供多元化公开数据集，这一平台吸引了众多的开发者参赛。kaggle主要分为三个子平台：compete竞赛平台，database数据平台等。而且开发者还可以通过kaggle举办的比赛获取奖金。

优点：数据集可以不用下载，使用API访问；可以查看别的玩家的模型，开拓思路

缺点：在国内访问不是很友好，容易加载不出界面

kaggle——datasets截图

官方网站：https://tianchi.aliyun.com/

个人感觉阿里天池类似于国内版的kaggle。天池下的子版块“天池大赛”包含了算法大赛，创新应用大赛，程序大赛和新人赛四个赛事。在天池的另一子版块“天池学习”下，包含了AI课程和学习赛两个板块，让你在一边学习的时候还可以在上面查找数据集进行练手，真正的达到了手脑并用。毫无疑问，天池也提供公开数据集的下载，与天池notebook（实时在线的数据分析协作工具，享受免费的计算资源）一起在“天池实验室”板块下。因此在国内访问的小伙伴建议使用天池。

优点：国内访问很快、数据多元化、可一边学习一边训练，提供机器学习路径

缺点：成立时间短，公开数据集偏少

阿里天池——天池学习网页截图

官方网站：http://data.stats.gov.cn/

这个名字一听就知道是相对官方的网站，是国家统计局的一个公开数据查询网站，从数据上体现了国家宏观经济运行情况，提供了国内生产总值(GDP)、居民消费者价格指数(CPI)、生产者价格指数(PPI)、工业生产增长速度、固定资产投资、普查数据、部分国际数据等政务数据查阅，还可查阅国家政务数据可视化产品，了解当前国家状况等。

优点：数据权威性高、数据无需加工可直接使用、查阅方便

缺点：暂时没有想到

国家数据网站部分截图

其它类型的数据应用网站：

百度指数（行业指数排行）：http://index.baidu.com/v2/rank/index.html?#/industryrank

百度搜索风云榜（关键词搜索指数）：http://top.baidu.com/

微博报告发布平台（微博官方报告聚集地）：https://data.weibo.com/report

360趋势（行业搜索指数）：https://trends.so.com/

搜狗指数（关键词搜索指数）：http://zhishu.sogou.com/

数据局（行业数据分析）：http://www.shujuju.cn/

艾瑞网（互联网数据咨询聚合平台）：https://www.iresearch.cn/

骨朵数据（电视综艺数据分析平台）：http://data.guduodata.com/

淘数据（国内电商数据、跨境电商数据统计分析平台）：https://www.taosj.com/

火烧云数据（B站大数据分析平台）：http://www.hsydata.com/home/index

Toobigdata（短视频网红排行）：https://toobigdata.com/

飞瓜数据（短视频热门视频、商品及直播数据分析平台）：https://dy.feigua.cn/

七麦数据（APP榜单）：https://www.qimai.cn/

大数据工具导航：http://hao.199it.com/

在线制作图表网站：

百度图说：https://tushuo.baidu.com/

Echarts：https://echarts.apache.org/

以上就为鄙人在数据分析生涯积累的数据相关的一些网站（仿佛身体被掏空），希望对各位在数据分析路上越走越远的小伙伴有较大的帮助。