2024年十大数据集网站

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从大型数据仓库到小众集合,这些网站为每个人提供了不同的选择。让我们一起探索这些资源,我将向您展示它们在数据源中脱颖而出的原因!

免责声明:我与这里列出的任何网站都没有任何关联。

赶时间?快速浏览最佳数据集网站列表:

  1. Bright Data — — 跨行业的定制和预构建数据集。
  2. Statista — — 适用于商业和研究的广泛统计数据和报告。
  3. Datarade — — 来自多个供应商的高级数据产品市场。
  4. AWS Data Exchange — — 与AWS服务集成的第三方数据集。
  5. Zyte — — 为商业需求量身定制的网络抓取和数据集服务。
  6. Data & Sons — — 开放的多样化数据集交易市场。
  7. Coresignal — — 提供广泛的就业相关数据的劳动力分析平台。
  8. Oxylabs — — 专注于公司数据和网络抓取服务。
  9. Bloomberg Enterprise Data Catalog — — 企业用的金融数据。
  10. Kaggle — — 适合数据科学的免费公共数据集和工具。

什么是数据集?

数据集是与特定主题相关的数据集合,通常以结构化的格式组织。这个结构通常是表格、电子表格或文件组。在表格和电子表格中,列定义了结构,而行代表了数据记录,如Excel文件。

数据集可以包含不同类型的数据,如数字、文本、图像或视频。常见的数据集格式包括CSV、JSON、XLS和Parquet。

数据集广泛应用于机器学习、人工智能、商业智能、科学研究、医疗、金融和市场研究等领域。随着数据变得极其宝贵,许多网站提供了满足各种需求的数据集。让我们探索这些平台,帮助您找到合适的数据集。

10个最佳数据集网站

在寻找可靠的数据源时,知道在哪里寻找至关重要。我们在这里编制了10个最佳数据集网站列表,涵盖金融、医疗、机器学习等领域。让我们深入了解2024年可用的顶级选项:

1. Bright Data

Bright Data作为市场上顶级的网络代理提供商而脱颖而出。其代理服务和网络抓取解决方案是其数据获取服务的支柱。通过Bright Data数据集市场,用户可以访问涵盖各个类别的数据集,包括商业、金融、社交媒体等。

Bright Data 提供两种主要类型的数据集:

预构建数据集:这些数据集来源于流行网站,具有标准化的模式和格式,如JSON和CSV,便于访问。

定制数据集:根据特定需求定制的数据集,提供最大的灵活性,可以根据不同的时间范围、地区和数据字段进行定制。

该平台提供基于订阅和一次性购买选项,以满足不同用户的偏好。通过严格的验证过程确保数据质量,Bright Data 遵循 GDPR 和 CCPA 等合规标准。

关键功能:

功能:代理服务、免费代理、抓取浏览器 API、网络抓取 API、SERP API、网络解锁器、API 集成、可定制的数据集。

数据类别:房地产、商业、人工智能、电子商务、金融、旅游、社交媒体。

数据格式:JSON、NDJSON、CSV、XLSX、Parquet。

交付系统:API、Snowflake、Webhook、Google Cloud、电子邮件、PubSub、Amazon S3、SFTP、Azure。

数据类型:文本、数字、图像、视频、结构化数据。

数据历史性:历史数据、预收集数据、新鲜数据。

合规性:GDPR、CCPA 等。

G2 评分:4.6/5。

免费数据集:通过免费和示例数据集提供。

定价:

  • 数据集市场:起价$300/月或$500一次性
  • 定制数据集:起价$300/月或$1000一次性

2. Statista

Statista是科学数据的领先提供商,提供涵盖170个行业和超过150个国家的洞察和统计数据。它是广泛统计数据、预测和市场报告的综合来源,为用户提供研究和决策所需的关键信息。Statista通过各种订阅计划,旨在增强企业和研究人员对全球趋势和行业动态的理解。

关键功能:

功能:Statista 提供诸如研究 AI、每日图表、市场和消费者洞察以及高级过滤选项等工具,帮助用户快速找到相关数据。

数据类别:该平台涵盖多个行业,包括消费品和快速消费品、互联网、媒体和广告、零售和贸易、体育和娱乐、技术和电信、运输和物流、旅游、旅游和酒店。

数据格式:用户可以以XLS、PNG、PDF和PPT等格式下载数据。

交付系统:数据通过文件下载交付。

数据类型:Statista 提供文本、数字和多媒体数据。

数据历史性:该平台提供历史数据和预收集数据。

合规性:合规细节未披露。

G2 评分:Statista 的 G2 评分为4.2/5。

免费数据集:平台上提供免费数据集。

定价:

  • 基础版:免费访问免费统计数据
  • 入门版:$199/月,访问免费和高级统计数据
  • 专业版:$959/月,访问免费统计数据、高级统计数据、PDF报告和市场洞察

3. Datarade

Datarade是一个平台,便于查找、比较和访问全球超过500家高级数据集供应商的数据产品,包括Bright Data。作为领先的数据集市场,Datarade 提供超过560个类别的广泛数据集。用户可以预览数据样本、比较价格,并免费获取专家采购建议,从而使数据获取变得高效、简单,适用于从人工智能培训到消费者洞察等各种业务需求。

Datarade 旨在满足多样化的数据需求,提供一个集中的平台,帮助您为项目找到并访问合适的数据。

关键功能:

功能:数据货币化、数据采购专家,具体功能取决于具体的数据提供商。

数据类别:金融数据、B2B 数据、地理空间数据、商业数据、消费者数据、贸易数据、天气数据、环境数据、房地产数据、联系数据、网络数据、交易数据、法律数据、医疗数据等。

数据格式:取决于提供商,但包括CSV、JSON和其他格式。

交付系统:取决于提供商,但包括AWS S3、Google Cloud Storage等选项。

数据类型:取决于提供商,但包括文本、数字和多媒体数据。

数据历史性:历史数据、预收集数据和新鲜数据均可用。

合规性:取决于提供商,但通常包括GDPR和CCPA合规。

G2 评分:4.5/5。

免费数据集:取决于提供商,许多提供商提供免费样本预览。

定价:取决于提供商,从几美元到几千美元不等。

4. AWS Data Exchange

AWS Data Exchange是一个基于云的服务,简化了访问和使用第三方数据集的过程。它提供了一个广泛的数据文件、表格和API目录,来自各种提供商,并与AWS服务无缝集成。这种集成使用户能够简化数据采购、治理和交付,使其更容易获得见解并在多个行业中做出数据驱动的决策。

关键功能:

功能:与AWS生态系统集成、高级过滤选项、访问类似数据集。

数据类别:零售、位置和营销、金融服务、资源、医疗保健和生命科学、公共部门、媒体和娱乐、电信、汽车、制造业、环境、游戏。

数据格式:与AWS S3等技术兼容。

交付系统:AWS 技术。

数据类型:取决于数据集,但包括文本、数字和多媒体数据。

数据历史性:历史数据、预收集数据和新鲜数据均可用。

合规性:标准数据订阅协议、开放数据许可证。

G2 评分:暂无。

免费数据集:可用。

定价:根据数据集的不同,每月从几美元到几千美元不等。

5. Zyte

Zyte是一家专门从事网络抓取的数据提取服务提供商。它为企业提供标准化和定制化的数据集解决方案,确保数据的准确性并符合法律标准。Zyte 管理整个过程,从定位和清理数据到格式化和交付,使其成为各种业务需求的可靠选择。

Zyte 是企业需要可靠数据提取服务的多功能选项,提供广泛的数据类型和类别,以满足多样化的需求。无论您需要预收集的数据还是新鲜的定制数据集,Zyte 都提供了全面的解决方案,帮助您做出明智的决策。

关键功能:

功能:代理服务、抓取API、Scrapy Cloud。

数据类别:新闻和文章、房地产、产品评论、音乐、工作、航班、电影、社交媒体、人工智能等。

数据格式:JSON、CSV等格式。

交付系统:Amazon S3和其他云平台。

数据类型:文本、数字和多媒体数据。

数据历史性:预收集和新鲜数据均可用。

合规性:GDPR和一般法律合规。

G2 评分:4.2/5。

免费数据集:通过示例数据集提供。

定价:

  • 标准版:从每月$450起,提供来自40,000个网站的标准数据集。
  • 定制版:从每月$1,000起,提供定制数据集。

6. Data & Sons

Data & Sons是一个开放的数据集市场,用户可以在这里购买、出售和分享数据。该平台使卖家能够轻松列出他们的数据集,并使买家能够通过简单的购买流程访问这些数据集。卖家可以多次货币化他们的数据,而买家可以访问各种数据集,从邮件列表到行业特定数据。平台通过审查所有数据集,确保隐私和透明度,保护个人信息。

关键功能:

功能:数据集请求、使用数据集的免费教程。

数据类别:金融、商业、经济、科学、教育、工程、健康、营销等。

数据格式:CSV。

交付系统:文件下载。

数据类型:文本和数字。

数据历史性:历史数据和预收集数据均可用。

合规性:Creative Commons(CC)和其他许可证。

G2 评分:暂无。

免费数据集:无,但登录用户可以预览所有数据集的前50行。

定价:取决于数据提供商,从几美元到几千美元不等。

7. Coresignal

Coresignal自2016年起一直是数据集市场的主要参与者,专注于劳动力分析。它提供广泛的数据集,包括职业网络数据、公司数据、员工数据、工作发布和初创企业数据。这些数据集来自20个平台,包括超过30亿条记录。Coresignal 因其提供高质量的数据和灵活的交付选项而闻名,能够满足各种业务需求。

Coresignal 是企业希望利用劳动力数据的可靠选择。凭借其广泛的数据集和对数据质量的承诺,Coresignal 提供有价值的见解,帮助公司做出明智的决策并在行业中保持竞争力。

关键功能:

功能:数据API、定期数据更新(每日、每周、每月、每季度)、全面的在线文档。

数据类别:公司数据、员工数据、工作发布数据、初创企业数据和其他与工作相关的信息。

数据格式:JSON、JSONL、CSV、Parquet。

交付系统:API和CSV文件。

数据类型:主要是文本数据。

数据历史性:历史数据、预收集数据和新鲜数据均可用。

合规性:CCPA、GDPR和EWDCI成员。

G2 评分:暂无。

免费数据集:无免费数据集,但在线提供免费咨询和样本数据。

定价:从$1,250起。

8. Oxylabs

Oxylabs是一家抓取服务提供商,也提供即用型数据集,特别关注公司数据。这些数据集从Owler、AngelList和CrunchBase等来源获取信息,提供关于公司规模、行业、收入等的有价值见解。Oxylabs 旨在帮助企业识别投资机会、监控竞争对手并做出数据驱动的决策。

Oxylabs 是企业寻求详细公司数据以支持其战略的理想选择。凭借强大的数据抓取能力和专业的数据集,平台帮助公司获得在当今市场中保持竞争力所需的见解。无论您是在寻找投资机会,还是试图跟踪行业趋势,Oxylabs 都提供了您所需的工具和数据。

关键功能:

功能:代理服务、抓取API、定期数据更新(每月、每季度、每半年)、定制数据集和专属客户经理。

数据类别:公司数据、电子商务、工作发布、社区和代码、产品评论。

数据格式:XLSX、CSV、JSON。

交付系统:AWS S3、Google Cloud Storage、SFTP、Webhook。

数据类型:文本和数字。

数据历史性:预收集和新鲜数据均可用。

合规性:GDPR和CCPA合规。

G2 评分:4.5/5。

免费数据集:不可用。

定价:从每月$1,000起。

9. Bloomberg Enterprise Data Catalog

Bloomberg是金融数据的全球领导者,为全球专业人士提供实时和历史市场数据、新闻和见解。Bloomberg Enterprise Data Catalog 是一个包含超过500个精心策划的金融数据集的集合,专门为企业使用而设计。该目录允许组织将综合金融数据集成到其系统中,支持广泛的应用。

Bloomberg Enterprise Data Catalog 是需要详细可靠金融数据的组织的重要资源。通过Bloomberg服务和REST API接口的轻松集成,公司可以访问丰富的金融信息,以支持决策和推动企业应用。

关键功能:

功能:与Bloomberg终端集成。

数据类别:ESG 数据、事件驱动的订阅、基金、市场数据、定价、参考数据、监管信息。

数据格式:PDF报告和其他格式。

交付系统:SFTP、REST API或云环境集成。

数据类型:文本和数字数据。

数据历史性:历史数据、预收集数据和新鲜数据均可用。

合规性:未披露。

G2 评分:暂无。

免费数据集:无,但提供免费演示。

定价:未披露。

10. Kaggle

Kaggle是一个顶级的在线社区,适合数据科学家和机器学习爱好者,拥有超过1800万会员。作为数据集平台,Kaggle 提供了343,000个公共数据集,涵盖广泛的主题。用户可以下载各种格式的数据集,平台还提供了110万个公共笔记本和5,400个预训练的机器学习模型 — — 所有这些都是免费的。Kaggle 是任何对数据科学和机器学习感兴趣的人的宝贵资源,提供参与竞赛和与社区共享代码和模型的机会。

Kaggle 是数据科学和机器学习领域的必备平台。凭借其丰富的数据集、模型和社区驱动的资源,Kaggle 提供了学习、实验和合作所需的一切。

关键功能:

功能:数据科学竞赛、机器学习模型档案。

数据类别:计算机科学、教育、分类、计算机视觉、NLP、数据可视化、预训练模型。

数据格式:JSON、CSV等格式。

交付系统:文件下载。

数据类型:取决于数据集,包括文本、数字和多媒体数据。

数据历史性:历史数据和预收集数据均可用。

合规性:Apache 2.0、Creative Commons(CC)和其他许可证。

G2 评分:4.7/5。

免费数据集:是的。

定价:免费。

结论

现在,找到合适的数据集不再是一项艰巨的任务。通过这10个顶级网站,我为您提供了更容易访问可靠和结构良好的数据的方法。无论您是在进行小项目还是复杂的分析,这些平台都能满足您的需求。我已经测试过它们,并且知道它们提供了值得信赖的优质数据。所以,深入探索可能性,让您的数据之旅开始吧。

阅读我最近的文章,如果我遗漏了您喜欢使用的主要数据集提供商,请在评论中告诉我!

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