数据剖析的流程，一般可以按“数据收集-数据处理-数据剖析-数据展示-陈述编撰”这样的过程来施行一个数据剖析项目。
内部数据又分为两种：直接获取和收集收拾。比方公司的数据库、数据表这些便是直接获取；另一种便是需求你再去其他收拾才干得到数据的一些文档 ，这便是收集收拾。
外部数据获取的方法多一些，比方运用搜索引擎查找、职业陈述、经过技能手段爬取等等。
这个网站应该关于常常找数据的人并不生疏，它不出产网站，它是数据的搬运工，里边的数据陈述是其他网站产出的，可以直接经过这个网站看陈述，也可以经过这个网站去相应的职业网站看陈述。
第n次《我国互联网络开展情况计算陈述》，陈述每半年发布一次，有职业细分数据，也有微观数据，力荐！
包含超越195个国家400多万个时刻序列的数据源，最完好的一套超越128个国家的经济数据，可以准确查找GDP、CPI、进口、出口、外资等深度数据。
国家计算局的官方网站，汇集了各国各级政府各年度的国民经济和社会开展计算信息，建立了以计算公报为主，计算年鉴、阶段开展数据、计算剖析、经济新闻等。
来自亚马逊的跨科学云数据途径，具有免费且开元的数据库，包含化学、生物、经济等多个范畴的数据集。
包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有掩盖，较为全面。
该网站现在保护了436个经典的机器学习、数据发掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。
一个十分全面的数据获取途径，包含各个细分范畴的数据库资源，自然科学和社会科学的掩盖都很全面，适合做研讨和数据剖析的人员。
以上网站可以说是数据剖析师们很常用的网站了，也是对学习数据剖析中的你是很有用的网站了。
你很难幻想，一个在专业技能范畴的工程师，需求数据剖析来判别技能的可靠性；一个从事新媒体的运营者，也需求数据剖析来做内容和活动上的决议计划。
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