做可视化去哪里找数据好

飞翔的猪评论

做可视化时，找到高质量的数据源是非常重要的。以下是一些可以帮助你找到好的数据源的途径：

政府机构网站：许多国家的政府机构网站提供了大量的公开数据，包括统计数据、经济数据、社会数据等。例如，美国的数据.gov、英国的data.gov.uk等。这些网站上的数据通常是经过严格审核和整理的，质量较高。
学术机构网站：许多大学和研究机构也有自己的数据存储库，提供各种研究数据供学术界和公众使用。例如，哈佛大学的Dataverse、UCI机器学习库等。
专业数据网站：一些专门提供数据的网站也是不错的数据源，如Kaggle、DataWorld、DataHub等。这些网站上的数据集通常与主题相关，并且有大量的用户参与，可以获得不同角度的数据分析。
社交平台：一些社交平台也可以是获取数据的好地方，例如Twitter、Facebook等，它们提供API接口可以让你获取用户生成的数据，比如社交网络上的互动信息、话题热度等。
开放数据平台：类似于GitHub这样的开放数据平台也是一个很好的数据源。许多组织和个人会在这些平台上分享自己的数据集，你可以通过搜索关键词找到与你感兴趣的主题相关的数据。

在选择数据源时，一定要注意数据的准确性、完整性和更新频率。同时，要确保有权利使用这些数据进行分析和可视化，并遵守相关的数据使用协议和法律法规。通过多渠道寻找数据，可以为你的可视化工作提供更多元的视角，让数据更具说服力和价值。

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山山而川评论

在做可视化时，数据的质量和来源对于展示效果起着至关重要的作用。以下是一些可以找到高质量数据的地方：

开放数据平台：许多政府机构、大学、研究机构和企业都会将他们的数据公开发布在各种开放数据平台上，例如政府数据网站、世界银行数据库、联合国数据门户等。
数据可视化网站：一些数据可视化网站如Kaggle、Data.gov、Google公共数据探查器等提供了大量可供使用的数据集，而且有时还包含了用于对数据进行可视化的工具。
数据新闻网站：一些知名的数据新闻网站如FiveThirtyEight、The New York Times的数据新闻部门、The Guardian的数据部门等发布了许多数据新闻作品中使用的数据集。
统计局和调查机构：各国的统计局和调查机构通常会发布大量经过严格检验和统计的数据集，例如美国劳工部、美国人口普查局、欧盟统计局等。
数据API：许多网站和服务提供了API接口，通过这些接口可以获取实时更新的数据，如Twitter API、Google Trends API、天气API等。
数据科学竞赛平台：参加数据科学竞赛平台如Kaggle、DrivenData等可以获取来自不同领域且经过严格验证的数据集。
学术研究论文：研究人员通常会在其研究论文中公开他们使用的数据集，可以通过查找对应的研究论文获取这些数据。

综上所述，想要找到适合做可视化的数据，可以通过开放数据平台、数据可视化网站、数据新闻网站、统计局和调查机构、数据API、数据科学竞赛平台以及学术研究论文等渠道来查找获取。每个数据集的质量和适用范围不尽相同，需要根据自身需求和主题选择合适的数据来源。

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飞, 飞评论

做可视化需要数据作为支撑，因此对于寻找数据来说，有几个途径可以尝试：

公共数据平台：
在一些政府部门、独立机构或者学术研究机构的网站上，经常可以找到大量的公共数据集，这些数据通常都是免费提供下载和使用的。比如美国的数据.gov、欧盟的数据欧盟平台、联合国的数据平台等。这些公共数据平台通常提供各种主题的数据，包括经济、人口统计、环境、教育等各个领域。
开放数据平台：
一些大型科技公司或者非盈利组织也会提供开放数据平台，让用户可以自由获取数据进行分析和可视化。比如谷歌的数据搜索引擎、GitHub上的数据仓库、Kaggle等数据科学平台。这些平台通常提供更加丰富和多样化的数据集，可以满足更多样的需求。
数据新闻网站：
一些专门从事数据新闻报道的网站，也会不定期地发布一些数据集供人使用。比如FiveThirtyEight、The Pudding等网站。这些数据集通常涉及到当前热点话题或者具有特殊价值的数据，在可视化上具有很高的参考性。
社交媒体和论坛：
一些社交媒体平台或者专业领域的论坛，也会有一些用户分享数据集的帖子。比如Twitter上的#opendata、Reddit的dataisbeautiful版块、Data Science Central等。在这些平台上也可以发现一些独特和有趣的数据集。
数据爬取：
如果以上途径都找不到符合需求的数据，也可以尝试使用数据爬取的方式，从网站上抓取数据。不过需要注意的是，使用数据爬取需要遵守网站的使用规则和法律法规，避免侵犯他人的利益和隐私。