Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >世界上最有价值的不是石油,而是数据!

世界上最有价值的不是石油,而是数据!

作者头像
数据森麟
发布于 2019-09-28 13:25:26
发布于 2019-09-28 13:25:26
6020
举报
文章被收录于专栏:数据森麟数据森麟

作者 | 爱德宝器 来源 | 数据管道

摘要

"The world's most valuable resource is no longer oil,but data"

一种新的商品催生出一个利润丰厚、发展迅速的行业。这促使反垄断监管机构介入,从而约束那些能够控制这种商品流动的巨头。

一百年前,石油就是这样一种资源。现在,一些经营数据的巨头引发了类似担忧,这些数据将成为数字时代的石油。

目前处于数据驱动型经济中,如果无法分析当前或未来的趋势,任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。

作为数据科学领域的从业者来说,对于数据的需求更为强烈。

本次整理了一些NBA、社交网络、图像、语音、文本、时间序列、人文历史、金融等领域的免费和开源的数据集资源。(从正文带蓝色下划线链接自取)。

数据集

一、NBA球员数据集:

  • https://www.basketball-reference.com/players/l/linje01.html
  • http://china.nba.com/statistics
  • http://www.stat-nba.com

二、图像、文本、语言数据集

图像

1、由79302017幅图像组成的数据集,每幅图像为32x32像素彩色图像。

http://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index.html

2、人脸识别数据集。

http://www.face-rec.org/databases/

3、一个可搜索的图像数据库

http://www.image-net.org/index

语音:

1、CMU语音识别数据库。

http://www.speech.cs.cmu.edu/databases/

2、对音乐分析的数据集。

http://users.cis.fiu.edu/~lli003/Music/music.html

3、100万首歌曲的数据集

https://labrosa.ee.columbia.edu/millionsong/

文本:

1、用于构建机器学习推荐系统的1.5 TB数据集

https://webscope.sandbox.yahoo.com/catalog.php?datatype=r&did=75&guccounter=1

三、金融和商业数据集:

1、ebay拍卖招标数据集。

http://www.modelingonlineauctions.com/datasets

2、纽约市警察局的交通事故数据(csv格式)。

http://nypd.openscrape.com/#/

3、从aiHit数据库中随机抽取的10,000家英国公司的信息

https://www.aihitdata.com/redirect/cons/datasets.html

4、美国股票新闻数据

http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/220

5、美国金融客户投诉数据

http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/229

6、Airbnb 开放的民宿信息和住客评论数据 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/360

四、政府出台的相关数据

1、健康、环境、能源等数据。

http://data.un.org/

2、经济时间系列,由美国政府机构制作,以多种形式和媒体发行

http://inforumweb.umd.edu/econdata/econdata.html

3、USGovXML是一个由美国政府提供的公开可用web服务和XML数据源的索引

http://usgovxml.com/

五、技术、社交网络、人文历史等数据集

1、80 Tb的存档web爬虫数据。

http://blog.archive.org/2012/10/26/80-terabytes-of-archived-web-crawl-data-available-for-research/

2、一个包含许多“开放”社交网络分析数据集的可访问库的站点。

http://ww31.growmeme.com/overview

3、斯坦福大型网络数据集收集。

http://snap.stanford.edu/data/index.html

4、一个包含谷歌图书公司的数据集。

https://aws.amazon.com/cn/datasets/google-books-ngrams/

5、基因遗传数据集。

http://portals.broadinstitute.org/cgi-bin/cancer/datasets.cgi

6、地球撞击陨石数据。

https://www.analyticbridge.datasciencecentral.com/profiles/blogs/registered-meteorites-that-has-impacted-on-earth-visualized

机器学习数据集常用搜索网站

1、Kaggle

https://www.kaggle.com/competitions

2、加州大学欧文分校机器学习库。

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

3、Google数据集搜索。

https://toolbox.google.com/datasetsearch

4、Datahub,分享高质量数据集平台

https://datahub.io/

5、用于上传和查找数据集的机器学习数据集存储库。

https://www.webdoctx.com/www.mldata.org

本文参考:

  • 《经济学人》报道。
  • https://datahub.io/。
  • Google数据集搜索。
  • Github数据集相关贡献。
  • http://mt.sohu.com/20180209/n530607148.shtml。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-03-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 数据森麟 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源
译者:董梁 本文长度为3058字,预估阅读时间5分钟。 我们今天要向大家分享19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源。 Kyle的注释: 数据是分享洞察、支持创意和发现意外趋势的有效方法。许多人回避使用数据,觉得数据似乎难以处理和收集。Ritika Puri的这篇文章为您提供了丰富、易于理解和便于访问的数据源。 对于内容营销来说,数据是非常强大的工具。统计数据可以用来支持您所做的陈述,图表可用作可视化内容并吸引受众。几乎所有最受欢迎的信息图都基于数据和统计来传达信息。在阅读本文时,请记录下那些对您的内容营
iCDO互联网数据官
2018/03/05
2.3K0
19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源
这30个高质量的数据集网站,你必须要试试!
http://www.datatang.com/about/about-us.html
龙哥
2021/09/03
3.1K0
资源 | 机器学习高质量数据集大合辑
在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。
磐创AI
2018/11/23
6780
【资源】想进行数据科学项目却没有数据集?25个数据集网站汇总
原作者 Kunal Jain 编译  Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前言 如果用一个句子总结学习数据科学的本质,那就是: 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是初学者,那么每完成一个项目你的能力就会大大提高。如果你是有经验的数据科学从业者,那么你应该懂这个道理。 但是,当我向人们给出这个建议时,他们通常会问:我可以在哪里获得练习的数据集呢? 他们没有意识到存在大量开放的数据集可使用。他们没有意识到通过这些项目,能够不断学习,从而促进自己的职业发展。 如果你认为这符合你
CDA数据分析师
2018/02/26
2K0
【资源】想进行数据科学项目却没有数据集?25个数据集网站汇总
资源 | 这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?
选自Medium 作者:Bharath Raj 机器之心编译 参与:高璇、王淑婷 近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集。内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段。 地址:https://resea
机器之心
2018/09/20
7620
玩机器学习要知道哪些开源数据库?
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具,在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力,将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想,总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据,是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构,均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型,是
AI研习社
2018/03/19
9900
玩机器学习要知道哪些开源数据库?
【资源】最好用的 AI 开源数据集 Top 39:计算机视觉、NLP、语音等 6 大类
【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类,精心整理,每个数据集均附有下载链接,是做 AI 研究不容错过资源。 今天,构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具,如 TesorFlow,Torch,Spark 等,也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力,这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不算人工智能这列火车的车头,但 AI 革命的幕后英雄是数据——得
新智元
2018/03/27
1.8K0
【资源】最好用的 AI 开源数据集 Top 39:计算机视觉、NLP、语音等 6 大类
500款各领域机器学习数据集,总有一个是你要找的
金融 美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139 沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016.12.31 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/344 上证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,1260支股票 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/340
小莹莹
2018/04/20
4.3K0
8个带你快速入门的趣味机器学习项目(附数据源、教程)
来源:机械鸡(ID:jixieji2017) 本文长度为3216字,建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式,在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践,虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理,但在尝试应用时,你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧,此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目,每个项目都能在一个周末完成,如果你喜欢的话,可以对其进行相关的扩展。
数据派THU
2018/01/30
1.5K0
8个带你快速入门的趣味机器学习项目(附数据源、教程)
入门 | 从文本处理到自动驾驶:机器学习最常用的50大免费数据集
Kaggle:一个数据科学竞赛网站,其中包含大量外部贡献的有趣数据集。你可以在它长长的列表中(https://www.kaggle.com/datasets)找到各种小众数据集,从拉面的评分、篮球数据,到西雅图的宠物牌照。
机器之心
2018/07/30
6650
入门 | 从文本处理到自动驾驶:机器学习最常用的50大免费数据集
假期还要卷,24个免费数据集送给你
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站,他们通常会提供清理过的数据,并且已经有了可以复制或改进的图表,我们既可以从这些图表中找寻灵感,也可以对这些图表直接进行二次改进
周萝卜
2022/12/27
1.3K0
假期还要卷,24个免费数据集送给你
[转载] 机器学习数据集统计系列一
作者:宋天龙 链接:https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源:知乎
marsggbo
2018/12/12
1.2K0
不知道从哪里找数据?这一篇,都搞定!
相信很多小伙伴在做数据分析或者可视化的时候,经常会遇到——方法工具都有了,但是数据,数据,数据没有啊!
增速可视化
2022/03/07
3.2K0
不知道从哪里找数据?这一篇,都搞定!
机器学习项目实践:30+ 必备数据库(预测模型、图像分类、文本分类)
【新智元导读】有了好的数据,机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说,这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目,并在上面投入时间和精力,将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库:从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库,你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样,稍微改变后缀,就能查看不同地区国家
新智元
2018/03/26
1.1K0
收集数据太困难?这里为你准备了 71 个免费数据集
日前,KDnuggets 上的一篇文章总结了七十多个免费的数据集,内容涉及到政府、金融、卫生、新闻传媒等各个方面,除了这些数据,文中还提供数据提取地址。 AI 研习社将文章编译整理如下。原文链接:http://t.cn/RQJhwSi。 进行良好的数据可视化的前提是数据的质量较高并且比较干净。大多数人认为收集大量数据是一件很困难的事情,事实并非如此。网上有成千上万的免费数据集,我们可以利用这些数据进行分析和可视化。 下面是 70 多个免费的数据集,涉及到政府、犯罪、卫生、金融和经济数据、市场和社交媒体、新闻
AI研习社
2018/03/16
2.8K0
顶级AI【数据】资源送给你!
本文为大家列举了八大主流数据集来源,不仅包含大量的数据集信息,而且包含了描述、用法以及一些实施案例等。
昱良
2019/07/04
4610
推荐阅读
相关推荐
19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源
更多 >
领券
💥开发者 MCP广场重磅上线!
精选全网热门MCP server,让你的AI更好用 🚀
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档