【摘要】数据分析的流程，一般可以按数据采集-数据处理-数据分析-数据展现-报告撰写的步骤来实施一个数据分析项目。所以学习数据分析的第一步就是数据采集，获取数据。那么，今天小编为大家汇总了一些常用的数据获取网站，希望对您的学习有所帮助。

199IT大数据导航

http://hao.199it.com/这个网站应该对于经常找数据的人并不陌生，它不生产网站，它是数据的搬运工，里面的数据报告是别的网站产出的，可以直接通过这个网站看报告，也可以通过这个网站去相应的行业网站看报告。

中国互联网信息中心CNNIC

http://www.cnnic.net.cn/第n次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告每半年发布一次，有行业细分数据，也有宏观数据，力荐!

CEIC

https://www.ceicdata.com/zh-hans涵盖超过195个国家400多万个时间序列的数据源，最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找GDP、CPI、进口、出口、外资等深度数据。

中国统计信息网

http://www.tjcn.org/国家统计局的官方网站，汇集了各国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻等。

亚马逊

https://registry.opendata.aws/来自亚马逊的跨科学云数据平台，拥有免费且开源的数据库，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

figshare

https://figshare.com/研究成果共享平台，这里向全世界开放免费的研究成果及科学数据。

搜数网

http://www.soshoo.com/index.do汇集了中国资讯行自92年以来收集的44个行业所有统计和调查数据

国家统计局

http://data.stats.gov.cn/index.htm包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面。

UCI

https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php该网站目前维护了436个经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。

github

https://github.com/一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。

关于分享!这些数据分析网站你必须知道，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。