简介
对于统计专业的学生/学者，除了对统计理论/方法的学习之外，我们也应该有产生和获取数据的能力。而不能闭门造车，仅仅做一些理论的内容。小编认为更应该从实际出发（数据出发），观察数据中存在的问题，进而使用一些统计理论解决问题。
上面的话主要从统计大咖们的讲座中受到启发。于是，我也开始以这种思维进行科研和学习。
下面分享一些，自己“存”的数据以及可以获得数据的开源网站。
GitHub——Awesome Public Datasets[1]
该仓库收藏量高达 51k，可想而知它的影响力有多大了吧。内部包含各个领域的开源数据。目录可见下面照片：
小编暂时还没有探索这么多的数据集。有兴趣的读者可以自行探索～
Kaggle——datasets[2]
Kaggle 中给了很多开源的数据集，并且有很多数据集都被人探索过，也会分析一些分析代码。读者可以根据大佬们的代码，逐步实现/学习。
类似的数据竞赛网站还包括：DataCastle[3]、天池[4]、Datafountain[5]等。
UCI——数据仓库[6]
该网站目前维护了 622 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（截止今天）。
博客——数据科学的100个开源数据集[7]
这篇博客给出了数据科学开源的 100 个数据集，感兴趣也可以看看。
NASA——Open Data[8]
小编的研究方向偏工业工程，这里推荐下 NASA 的网站，里面包含了很多工业数据集。很多研究都是基于这些数据集进行的。
小编有话说
这里小编只是简单罗列了下，可以获取数据的一些网站。当然你也可以通过其他方式获得数据，例如：国家数据[9]、世界银行公开数据[10]、中国统计信息网[11]、国家统计局[12]、世界银行[13]、WTO[14]、美国政府开放数据[15]等。
知乎上也有类似问题与回答[16]，可供参考。
当然不同领域可能会有自己的数据库/网站等。如果读者愿意分享出来，欢迎文末留言，让信息开源，共享给更多人吧～
参考资料
[1]
Awesome Public Datasets: https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
[2]
datasets: https://www.kaggle.com/datasets
[3]
DataCastle: https://www.datacastle.cn/index.html
[4]
天池: https://tianchi.aliyun.com/
[5]
Datafountain: https://www.datafountain.cn/
[6]
数据仓库: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
[7]
数据科学的100个开源数据集: https://medium.com/analytics-vidhya/top-100-open-source-datasets-for-data-science-cd5a8d67cc3d
[8]
Open Data: https://data.nasa.gov/browse
[9]
国家数据: http://data.stats.gov.cn
[10]
世界银行公开数据: http://data.worldbank.org.cn
[11]
中国统计信息网: https://www.cnstats.org/
[12]
国家统计局: stats.gov.cn/
[13]
世界银行: https://databank.worldbank.org/home.aspx
[14]
WTO: http://stat.wto.org
[15]
美国政府开放数据: http://Data.gov
[16]
