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大家好，我是朱小五
做飯，不論色香味，最基本得有合適的“食材”，而對於數據分析師，兩大支撐之一的“數據”，就如同做飯的食材。豐富食材可以爲美味佳餚打下良好的基礎，而多維度、立體化分析就需要多樣的數據來源。
那有哪些獲取數據的渠道呢？
下面看看唐府少帥的整理：
一、埋點/日誌
商業公司，是數據分析師最大的聚集地之一，而數據分析師在其中扮演的主要角色整合商業數據，從中獲得能夠推動企業發展前進的方法，尤其是在互聯網公司，更是存儲了大量用戶行爲數據。
其中數據埋點則是最常用的網站分析的數據採集方法，主要是在公司官網、公開發布APP等的一些關鍵位置設置如點擊、曝光、頁面停留等事件，用以記錄用戶的行爲操作，形成日誌，記錄在企業數據庫中（如Orcal、SQL Server、MySQL等）。
對合理設置的埋點數據進行分析，促使我們理清用戶的行爲操作軌跡，明確用戶的行爲特徵，可以幫助我們在設計用戶畫像時維度更加立體化；也能幫助我們構建準確的客戶轉化模型，從開始引流至最終成單，構建完整銷售閉環。
而這些數據一般不對外開放，如非該公司員工，一般無法獲得查閱使用這些數據庫的權限。對於目標從事互聯網行業數據分析師的朋友，可以多瞭解關於埋點相關的知識，有助於快速搭建出準確適用的客戶模型。
二、政府網站
1、中國國家統計局
http://www.stats.gov.cn/
作爲國家統計局官方網站，不僅有國家統計局的新聞公告，也包括了大量國家層面的數據，如土地數據、人口普查數據、行政區數據、國民經濟數據等等政府官方數據，如果在做數據分析時需要類似數據，國家統計局的數據準確度最高，信息也更全面。
2、國家數據網
http://data.stats.gov.cn/
國家數據網，是國家統計局網站的一個二級網站，這裏對數據的聚集度更高，包括了國家層面方方面面的數據，如資產類數據、農業類數據、房地產類數據、社會消費類數據等等，不僅如此，還製作了很多漂亮的可視化圖表，也不失爲一個學習數據可視化的好網站。
這裏數據的豐富程度只有一個詞可以形容，那就是：只有你想不到，沒有國家做不到。
國家的政府網站會定期或不定期公開大量數據，如國家統計局、國家數據、NASA、中國產業信息等國家網站會公開大量數據。這些數據都是站在國家層面花費大量人力物力財力完成調查整理的，其數據量之龐大，維度之豐富，信息之準確，遠超想象。
其中，國家統計局主要是發佈一些人口普查、經濟普查等與國民生活息息相關的數據，網站上也公開了大量數據解讀，準確幫你理解數據維度。國家數據則包含了大量產業數據，如能源產業、房地產產業、商品零售等方面的數據。NASA（美國國家航空航天局），在其網站上公佈了大量宇宙探測傳回的圖片及數據，是獲取航天信息不可多得的地方之一。
三、諮詢類公司數據報告
國內外大量數據諮詢公司定期都會發布大量報告，在報告中便會直接體現出許多數據。而且數據已經完成整理，可以拿來直接引用。經常逛逛這些公司的官網，不僅可以豐富數據獲取來源，更可以學習大公司整理數據分析報告的思路，對我們完成數據分析具有指導性意義。
下面向大家列出了一些著名的諮詢公司，每個網站都有大量可免費下載的報告。
國外：
麥肯錫諮詢公司：https://www.mckinsey.com
貝恩諮詢公司：http://www.bain.cn/
波士頓諮詢公司：https://www.bcg.com
埃森哲諮詢公司：https://www.accenture.com
國內：
萬得資訊（wind）：https://www.wind.com.cn/
零點有數：http://www.horizon-china.com/
艾瑞諮詢：http://www.iresearch.cn/
易觀：https://www.analysys.cn/
企鵝智酷：https://re.qq.com/
不論是國內外，都還有大量諮詢公司，上面只是列舉了一部分公司，大家也可以多搜搜諮詢公司，不僅可以獲得需要的數據，也可以多學習學習數據分析經驗以及報告展現。
四、數據競賽網站
國內外都有許多著名的數據競賽網站，在這裏聚集了大量數據分析師，甚至是數據科學家。這些網站不僅提供了大量數據，也由於專業性的比賽，也是學習數據分析的好地方，甚至贏得比賽，也能獲得不菲的佣金。在這裏向大家列舉幾個著名的數據競賽網站。
1、Kaggle（https://www.kaggle.com）
kaggle主要是爲開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、託管數據庫、編寫和分享代碼的平臺，已經吸引了許多科學家和開發者的關注甚至入駐的平臺。不過由於Kaggle的服務器不在國內，需要學會科學上網。
2、阿里天池（https://tianchi.aliyun.com）
阿里天池是國內互聯網三大巨頭BAT之一的阿里組建的數據競賽平臺，這裏也聚集了大量國內數據愛好者，尤其是高校老師和在校生參與衆多。平臺上也公開了大量數據，甚至是淘寶、天貓的用戶行爲數據，也是比賽的數據之一。
3、科賽（https://www.kesci.com）
科賽的名氣雖稍遜於前兩個平臺，但是作爲國內著名的開放數據科學社區之一，也聚集了大量數據科學方面的人才，在這裏可以學習前輩們的經驗、與大家相互交流，共同成長，同時，這裏也發佈了大量任務，通過完成任務也可以獲得相應的佣金，促進能力金錢雙豐收。
五、開放API接口
國內外，都有一些公司/機構/博客開放一些數據API給用戶使用，只要會一些編程語言，按照索命文檔進行操作，就可以直接使用這些數據，下面向大家展示一些開放的API。
1、百度數據開放平臺（https://open.baidu.com）
2、聚合數據（https://www.juhe.cn/）
3、高德地圖（https://lbs.amap.com/）
4、百度地圖（http://lbsyun.baidu.com/）
高德地圖、百度地圖等一些公司，也開放了大量可直接調用的地圖數據，尤其是在做數據展現的時候，可以直接使用，能夠在第一時間帶給人空間上的感受。
5、數據包
(TensorFlow中文社區)
在安裝R語言、SPSS、SAS、Tableau、TensorFlow等一些數據處理軟件或工具時，會有一些可以直接使用的數據，如常用的IRIS（鳶尾花數據集），Titanic（泰坦尼克生存數據集）WINE（葡萄酒數據集）等。
六、網絡爬蟲
如果上述辦法還是沒有幫到你找到合適的數據，那麼最終通過網絡爬蟲也可以獲得你最想要的數據。而常使用的網絡爬蟲工具有以下這麼多，總有一款適合你：
1、Python（https://www.python.org/）
作爲當前最接近人類的語言，Python有着衆多優勢，首當其衝是便是簡潔。站在前輩的肩膀上，甚至只需要短短兩行代碼，就可以從網絡上爬取到數據。
2、JAVA（https://www.java.com/zh_CN/）
當今最熱的話題之一便是JAVA與Python的較量，有些朋友熱衷Python，有些朋友熱衷Java，但不論選擇二者中的哪一個，都能從網絡上爬取到需要的數據。
3、PHP（https://www.php.net/）
作爲國內這兩年最熱的後端開發語言，其實PHP也能作爲爬蟲語言，這或許好多朋友沒聽說過吧。
4、Excel與Power BI
（Excel）
（Power BI）
作爲微軟家出的工具，如今都是大名鼎鼎。
Excel不必多說，是當今最常用的辦公軟件之一，想想多少人在簡歷上寫了熟悉Excel，可是，實話說，使用的功能還打不到其功能的十分之一。更多人不知道這兩款工具能夠直接從網絡上下載工具。
其實，從Excel 2016開始，包括Excel 2019，Excel 365就已經內置了Power Query模塊，打開這個模塊，只需要收入網址，就能智能匹配出想要下載的數據，是不是相當貼心？而Power BI則相當於Excel的升級版，其功能的強大，更是遠超想象。自2017年起，Power BI就已經超過Tableau成爲最強悍的智能數據分析工具。
5、八爪魚（https://www.bazhuayu.com/）
八爪魚作爲一款集成程度最高的一款數據採集工具，深受大量不會編程的朋友喜愛。相比於Excel而言，八爪魚更是可以採集網頁各式各樣的數據，使用起來也是相當順手，如果不想學習編程的朋友想要採集一些非常規的數據，八爪魚是個不錯的選擇呢。
以上就是爲大家整理的所有最常用的數據獲取渠道，歡迎大家分享。
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