刚入行做数据分析那阵，我以为最难的是敲代码，干久了才发现，真正耗人的环节是找数据——翻了大半天，要么压根不对外，要么格式乱得让人直接放弃。 前几天在 Git… · @wangxiaoxin88 · TwKit

@wangxiaoxin88

刚入行做数据分析那阵，我以为最难的是敲代码，干久了才发现，真正耗人的环节是找数据——翻了大半天，要么压根不对外，要么格式乱得让人直接放弃。 前几天在 GitHub 上闲逛，撞见一个叫 Awesome Public Datasets 的清单，78k+ Star，点进去一看，确实不是空架子。全球公开的高质量数据集它按领域归好了类，农业、医疗、经济、气候、教育……几十个方向随手翻。 关键是每个条目都写清了能不能用、去哪儿拿、什么格式，省得自己一个个去踩坑。 1⃣ 几十个领域铺开，日常需求基本兜得住 2⃣ 可用状态逐条标注，试错的时间省下来 3⃣ 元数据链接一并给上，原始出处不用自己刨 4⃣ 格式、体量、更新频率都有注明，合不合适一眼看穿 5⃣ CSV、JSON、数据库等类型齐活，额外转换免了 6⃣ 项目一直在维护，链接失效、数据过时这类糟心事少操心 https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

曝光 53 · 评论 1 · 点赞 1 · 书签 1