各行业文章的网站,有哪些免费行业数据网站【「分享」如何查找商业数据?十多个免费网站大放送,涵盖4大类】

俗话说,巧妇难为无米之炊各行业文章的网站。作为一个优秀的数据分析师,“数据”就是最基本的食材,丰富的食材可为做出美味佳肴打下良好的基础,而数据资料搜集是个相当繁琐与累的工作,也是数据分析入门的基本,多维度、立体化分析就更需要多样的数据来源。

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小麦这段时间给各位小伙伴整理了一些好用的数据网站,涵盖了宏观数据、行业数据、数据竞赛网站、网络爬虫工具等。

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一、宏观数据

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1、宏观经济

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这个网站可以看到GDP/CPI等,还能看到社会消费品零售总额,及时又权威。

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2、国家统计局

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国家统计局本身是国务院直属机构,主管全国统计和国民经济核算的工作,以此来组织和监督检查全国相关任务的展开和执行,有当前最新形势下的重要数据变化和行情调研,同时也可以根据自己想要了解的关键词进行检索。除开数据外,还有最官方的解读。

3、香港金融管理局

(://)

在“数据、刊物与研究资料”板块里能找到最新的香港经济数据,如货物进出口/金融保险/物价指数/失业就业等。

4、世界银行

(://data.worldblank.org.cn)

可选中文,能找到各个国家的经济数据,如GDP/人口数/入学率/二氧化碳排放量等。

5、国家数据网

是国家统计局网站的一个二级网站,这里对数据的聚集度更高,包括了国家层面方方面面的数据,如资产类数据、农业类数据、房地产类数据、社会消费类数据等等。

二、行业数据

1、中国报告大厅

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涵盖了各种行业,还有调查/分析/预测等,十分全面。

2、阿里研究院

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主要侧重于互联网领域,阿里研究院是依托马爸爸的阿里巴巴集团的海量数据、深耕小企业前沿案例打造的新商业知识平台,不仅涵盖了大量优秀的信息经济领域研究报告、数以千计的经典小企业案例,还合作退出过多款创新型数据产品。

3、艾瑞网

(://)

主要侧重于互联网,在“报告”里就能找到各种报告,还可以看“专栏”,也会有很多不错的行业性文章。

4、36氪研究院

(://36kr.com/academe.html)

36氪除了看新闻财经,也有报告哦,小众行业的报告也能找到。

5、东方财经网-研报中心

(/report)

主要侧重于金融领域,可以看到各行各业的报告以及业绩等,还能找到重点国家的经济数据,但不推荐直接搜索,很多研报名称不带关键词会有搜索不全的情况。

6、巨潮资讯网

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可以看到新三板上市公司招股说明书,包括公司信息/财务情况/供应商/客户等。

三、数据竞赛网站

国内外都有许多著名的数据竞赛网站,聚集了大量数据分析师,甚至是数据科学家。这些网站不仅提供了大量数据,也由于专业性的比赛,也是学习数据分析的好地方。

1、Kaggle

(://)

kaggle是由联合创始人、首席执行官Anthony Goldbloom在2010年墨尔本创立的,主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台,已经吸引了80万名数据科学家和开发者的关注甚至入驻的平台。

2、阿里天池

(://tianchi.aliyun.com)

天池大数据竞赛是由阿里巴巴集团主办,面向全球科研工作者的高端算法竞赛,通过开放海量数据和分布式计算资源,大赛让所有参与者有机会运用其设计的算法解决各类社会问题或业务问题。这里也聚集了大量国内数据爱好者,尤其是高校老师和在校生参与众多。平台上也公开了大量的数据,甚至是淘宝、天猫的用户行为数据,也是比赛的数据之一。

3、和鲸社区

(:///home/competition)

它是中国最早的第三方数据科学社区之一,最早一批专注于大数据算法比赛的头部平台,拥有近10万注册数据科学家用户,辐射超过30万数据人才群体。

在大数据时代下的我们,除了懂得哪里找数据资源外,还有一件更重要的事情,那就是做好数据分析,那接下来我就给大家介绍一款好用的数据分析工具吧!

Smartbi是国内老牌BI厂商,企业级商业智能应用平台,经过多年的持续发展,凝聚了多年的商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求,产品和技术实力毋庸置疑的。操作方面也很简单,基本只需鼠标点击即可,功能也很人性化。

Smartbi 的报表设计采用真“Excel”架构,也就是 Excel 插件方式开发报表,比类 Excel 设计器学习成本更低,常用操作方式、函数使用等完全是 Excel 中的用法。设计统计图时能够做到真正的所见即所得,不需要预览就能够看到统计图的展现结果,更适合做统计图的布局等。

以上就是小麦为各位小伙伴整理的最实用的数据获取渠道,小伙伴们快码好!

其实,作为一名优秀的数据分析师,除了要懂得去哪里找数据,还要不断提升自我技能方面,如数据处理,分析,可视化,建模等,更重要的是要对业务有所理解。未来,数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后最为活跃的生产要素,因此我们要学会利用数据资源发挥它最大的效益。

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