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已經到底了
——
做數據分析的同學總是有很多新奇的想法,希望通過數據的方式進行分析來驗證自己的想法,但總是苦于沒有數據無法進行有效的數據分析,可見,數據分析的第一步就是搜集各種數據網站,這么多年的數據分析過程中搜集匯總了很多的數據網站,今天就給大家分享一下這些寶藏網站。
最全的數據網站在這里
首先我們對各種不同的網站先有個認識,針對不同的數據來源我們進行一個簡單的分類,主要分為四大類:
1、公開數據庫數據
UCI:機器學習數據集網站
買粉絲:
買粉絲://archive.ics.uci.e/ml/datasets.php
數據及用途:網站包含400多個經典的機器學習、數據挖掘數據集,包含算法如:分類、聚類、回歸等算法的數據集,且都分好類了,挑選和使用起來非常方便。
國家統計局數據
買粉絲:
買粉絲s://data.stats.買粉絲.買粉絲/
數據及用途:這是國家統計局統計的有關農業、生產、經濟、教育等百姓相關的各種數據都在其中,主要針對宏觀層面可以進行分析,對GDP、人口、就業、收支等都可以有一個整體的分析視角。
CEIC:全球宏觀經濟數據
買粉絲:
買粉絲s://買粉絲.ceicdata.買粉絲/zh-hans/procts/global-e買粉絲nomic-database
數據及用途:買粉絲包含近200個國家有關GDP、CPI、進出口、零售、銷售以及國際利率等數據,對于全球宏觀進行分析是最具代表性的。
萬得:金融數據搜數網:中國資訊行業統計數據亞馬遜:主要是化學、生物、經濟等多領域數據集figshare:免費的科研成果及科學數據github:細分領域的數據庫資源,適合做研究和數據分析人員CIA:cia.買粉絲.買粉絲 研究報告UN Comtrade聯合國商品貿易統計數據庫,買粉絲trade.un.org/data/
2、業務平臺數據
(1)財經數據
新浪財經:歷史和實時股票數據
東方財富網:財務指標數據中財網:提供各類財經數據黃金頭條:各種財經資訊StockQ:國際股市指數行情Quandl:金融數據界的維基百科Investing:投資數據
(2)網貸數據
網貸之家:各大平臺的放貸數據,用于金融風控分析零壹數據:平臺放貸數據,也用于金融風控分析網貸天眼:網貸和行業數據76676互聯網金融門戶:網貸和理財和P2P等金融數據,用于風控
(3)公司年報數據:上市公司等財務數據
巨潮買粉絲:公司股票、買粉絲、財務信息SEC.買粉絲:美國證券交易數據香港 買粉絲s://sc.hkexnews.hk證監會 csrc.買粉絲.買粉絲/pub/newsite新三板 neeq.買粉絲.買粉絲/上交所 sse.買粉絲.買粉絲/倫敦證券交易所
(4)創投數據
36氪:投資資訊投資潮:投資資訊、上市公司信息IT桔子:創投數據
(5)社交平臺
新浪微博:社交數據包含評論和輿情數據Twitter:輿情數據和社交數據知乎:專欄和問答和用戶數據買粉絲買粉絲:買粉絲運營和用戶及文章數據百度貼吧:輿情數據Tumblr:各種福利圖片、視頻
(6)招聘
拉鉤:招聘人才數據中華英才網:招聘信息數據智聯招聘:招聘數據獵聘網:高端職位招聘數據Boss直聘:高端偏技術人才招聘
(7)餐飲平臺數據
美團外賣:區域上架、銷量、評論、用戶數據百度外賣:區域上架、銷量、評論、用戶數據餓了嗎:區域上架、銷量、評論、用戶數據大眾點評:區域上架、銷量、評論、用戶數據
(8)交通旅游相關平臺數據
12306:鐵路運營數據攜程:景點、路線、機票、酒店、用戶、評論數據去哪兒:景點、路線、機票、酒店、用戶、評論數據途牛:景點、路線、機票、酒店、用戶、評論數據同程:景點、路線、機票、酒店、用戶、評論數據
(9)電商平臺
亞馬遜:圖書、銷量、折扣、點評、用戶等數據淘寶:商品、銷量、用戶等數據天貓:商品、銷量、用戶等數據京東:商品、銷量、用戶等數據當當:圖書、銷量、點評、用戶等數據
(10)影視平臺數據
豆瓣電影:票房及評論相關數據藝恩網:票房相關數據網易云音樂:音樂和訪問及評論相關數據貓眼電影專業版:電影票房相關數據時光網:電影及評分及評論相關數據
(11)房產信息:租房、用戶、房價等數據
58同城房產房天下貝殼網安居客小豬短租
(12)買賣租車等數據
網易汽車汽車之家人人車車主之家
(13)新媒體數據
微問數據:針對買粉絲的數據網站新榜:新媒體運營數據知微傳播分析:有關微博傳播的數據
(3)綜合類網站
58同城:同城生活多種分類數據趕集網:同城生活多種分類數據
3、交易平臺數據
(1)優易數據:國家級數據信息平臺,包含社會、社交、教育、消費等多種類數據
(2)數據堂:包含語音識別、醫療健康、交通、電子商務等多種交易數據和API服務
4、網絡指數
(1)百度指數
(2)阿里指數
(3)愛奇藝指數
(4)微指數
(5)搜狗指數
5、行業報告數據信息
(1)艾瑞網:互聯網前沿新聞和分析報告
(2)360研究報告:移動、網站、企業、安全領域研究
(3)數據觀:前沿行業資訊及分析報告
(4)騰訊大數據:移動互聯網及特色數據質量報告
(5)大數據世界:大數據資訊及應用案例
(6)CBNDdata:依賴阿里商業數據,輸出經濟分析報告
不同的數據可以看到不同的世界真相
然后讓我們逐一整理一下不同類型的數據可以用來分析什么?
(1)公開數據庫包含豐富的宏觀數據,可以針對不同的行業進行宏觀的分析,同時也可以跨行業的進行綜合分析,了解國家整體的經濟、收入、民生等大體情況,可以反應出一個國家的國力和發展前景,同時也可以看出國家的政策導向在哪里。
(2)業務平臺數據分別包含了不同的業務形態的網絡平臺等數據,核心占比都是圍繞用戶來進行商業化的拓展,因此,對于人的信息和業務形態的信息都是可以分析的,可以看出國民用戶的喜好、厭惡、行為等各種情感導向
(3)交易平臺數據核心在于具體消費交易數據,聚焦在用戶的消費導向,這部分數據不容易拿到。
(4)網站指標數據重點經過計算后的指標的一個趨勢,可以看出最近的各種行業風向趨勢,聚焦體現人們的認知方向
(5)行業報告數據都是各行業的專家經過分析后得出的結論信息,可以借鑒來為自己的分析做參考,同時也包含很多行業資訊,可以對視角有很好的學習提高的幫助。
總結
數據是分析源泉,當下數據越來越重要,如果想更好的學習數據分析,需要對不同的網站數據和業務有所了解,才能更好的應用數據洞察出更加不一樣的世界真相。
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其實普遍華科本科生工資都還可以,即使是知乎黑的專業也沒有很差。
拿材料來舉例:18屆材料科學與工程學院的本科畢業生中,164人選擇國內升學,85人選擇協議就業,24人選擇出國留學,16人選擇靈活就業。就業主要方向是制造業與信息技術服務業,比較多人就業的企業是TP-LINK,華星光電,美的等企業。
另外作為計算機強勢學校,華科在深圳的計算機和軟件產業輻射極為廣泛,同時華科創業氛圍較好,傳統工科就業率極高,同濟的學生也是走遍全國都能挺起胸膛的。
和大多數的理工科大學一樣,華中科技大學保留了他們身上的很多優點,也同樣有著些許不足,比如對英語的不重視,學生自主時間太少等。但是一旦選擇了華科作為自己的目標院校,相信你們已經想好了未來會成為什么樣的人,過著什么樣的生活
“立志、立德、立功,莫要辜負自己,莫要辜負時代。”選擇華科不會辜負你的選擇,你也一定不要辜負自己的努力。
以下是本科生畢業情況買粉絲截圖: