没有食材，数据分析师如何做饭？
大家好，我是朱小五
做饭，不论色香味，最基本得有合适的“食材”，而对于数据分析师，两大支撑之一的“数据”，就如同做饭的食材。丰富食材可以为美味佳肴打下良好的基础，而多维度、立体化分析就需要多样的数据来源。
那有哪些获取数据的渠道呢？
下面看看唐府少帅的整理：
一、埋点/日志
商业公司，是数据分析师最大的聚集地之一，而数据分析师在其中扮演的主要角色整合商业数据，从中获得能够推动企业发展前进的方法，尤其是在互联网公司，更是存储了大量用户行为数据。
其中数据埋点则是最常用的网站分析的数据采集方法，主要是在公司官网、公开发布APP等的一些关键位置设置如点击、曝光、页面停留等事件，用以记录用户的行为操作，形成日志，记录在企业数据库中（如Orcal、SQL Server、MySQL等）。
对合理设置的埋点数据进行分析，促使我们理清用户的行为操作轨迹，明确用户的行为特征，可以帮助我们在设计用户画像时维度更加立体化；也能帮助我们构建准确的客户转化模型，从开始引流至最终成单，构建完整销售闭环。
而这些数据一般不对外开放，如非该公司员工，一般无法获得查阅使用这些数据库的权限。对于目标从事互联网行业数据分析师的朋友，可以多了解关于埋点相关的知识，有助于快速搭建出准确适用的客户模型。
二、政府网站
1、中国国家统计局
http://www.stats.gov.cn/
作为国家统计局官方网站，不仅有国家统计局的新闻公告，也包括了大量国家层面的数据，如土地数据、人口普查数据、行政区数据、国民经济数据等等政府官方数据，如果在做数据分析时需要类似数据，国家统计局的数据准确度最高，信息也更全面。
2、国家数据网
http://data.stats.gov.cn/
国家数据网，是国家统计局网站的一个二级网站，这里对数据的聚集度更高，包括了国家层面方方面面的数据，如资产类数据、农业类数据、房地产类数据、社会消费类数据等等，不仅如此，还制作了很多漂亮的可视化图表，也不失为一个学习数据可视化的好网站。
这里数据的丰富程度只有一个词可以形容，那就是：只有你想不到，没有国家做不到。
国家的政府网站会定期或不定期公开大量数据，如国家统计局、国家数据、NASA、中国产业信息等国家网站会公开大量数据。这些数据都是站在国家层面花费大量人力物力财力完成调查整理的，其数据量之庞大，维度之丰富，信息之准确，远超想象。
其中，国家统计局主要是发布一些人口普查、经济普查等与国民生活息息相关的数据，网站上也公开了大量数据解读，准确帮你理解数据维度。国家数据则包含了大量产业数据，如能源产业、房地产产业、商品零售等方面的数据。NASA（美国国家航空航天局），在其网站上公布了大量宇宙探测传回的图片及数据，是获取航天信息不可多得的地方之一。
三、咨询类公司数据报告
国内外大量数据咨询公司定期都会发布大量报告，在报告中便会直接体现出许多数据。而且数据已经完成整理，可以拿来直接引用。经常逛逛这些公司的官网，不仅可以丰富数据获取来源，更可以学习大公司整理数据分析报告的思路，对我们完成数据分析具有指导性意义。
下面向大家列出了一些著名的咨询公司，每个网站都有大量可免费下载的报告。
国外：
麦肯锡咨询公司：https://www.mckinsey.com
贝恩咨询公司：http://www.bain.cn/
波士顿咨询公司：https://www.bcg.com
埃森哲咨询公司：https://www.accenture.com
国内：
万得资讯（wind）：https://www.wind.com.cn/
零点有数：http://www.horizon-china.com/
艾瑞咨询：http://www.iresearch.cn/
易观：https://www.analysys.cn/
企鹅智酷：https://re.qq.com/
不论是国内外，都还有大量咨询公司，上面只是列举了一部分公司，大家也可以多搜搜咨询公司，不仅可以获得需要的数据，也可以多学习学习数据分析经验以及报告展现。
四、数据竞赛网站
国内外都有许多著名的数据竞赛网站，在这里聚集了大量数据分析师，甚至是数据科学家。这些网站不仅提供了大量数据，也由于专业性的比赛，也是学习数据分析的好地方，甚至赢得比赛，也能获得不菲的佣金。在这里向大家列举几个著名的数据竞赛网站。
1、Kaggle（https://www.kaggle.com）
kaggle主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，已经吸引了许多科学家和开发者的关注甚至入驻的平台。不过由于Kaggle的服务器不在国内，需要学会科学上网。
2、阿里天池（https://tianchi.aliyun.com）
阿里天池是国内互联网三大巨头BAT之一的阿里组建的数据竞赛平台，这里也聚集了大量国内数据爱好者，尤其是高校老师和在校生参与众多。平台上也公开了大量数据，甚至是淘宝、天猫的用户行为数据，也是比赛的数据之一。
3、科赛（https://www.kesci.com）
科赛的名气虽稍逊于前两个平台，但是作为国内著名的开放数据科学社区之一，也聚集了大量数据科学方面的人才，在这里可以学习前辈们的经验、与大家相互交流，共同成长，同时，这里也发布了大量任务，通过完成任务也可以获得相应的佣金，促进能力金钱双丰收。
五、开放API接口
国内外，都有一些公司/机构/博客开放一些数据API给用户使用，只要会一些编程语言，按照索命文档进行操作，就可以直接使用这些数据，下面向大家展示一些开放的API。
1、百度数据开放平台（https://open.baidu.com）
2、聚合数据（https://www.juhe.cn/）
3、高德地图（https://lbs.amap.com/）
4、百度地图（http://lbsyun.baidu.com/）
高德地图、百度地图等一些公司，也开放了大量可直接调用的地图数据，尤其是在做数据展现的时候，可以直接使用，能够在第一时间带给人空间上的感受。
5、数据包
(TensorFlow中文社区)
在安装R语言、SPSS、SAS、Tableau、TensorFlow等一些数据处理软件或工具时，会有一些可以直接使用的数据，如常用的IRIS（鸢尾花数据集），Titanic（泰坦尼克生存数据集）WINE（葡萄酒数据集）等。
六、网络爬虫
如果上述办法还是没有帮到你找到合适的数据，那么最终通过网络爬虫也可以获得你最想要的数据。而常使用的网络爬虫工具有以下这么多，总有一款适合你：
1、Python（https://www.python.org/）
作为当前最接近人类的语言，Python有着众多优势，首当其冲是便是简洁。站在前辈的肩膀上，甚至只需要短短两行代码，就可以从网络上爬取到数据。
2、JAVA（https://www.java.com/zh_CN/）
当今最热的话题之一便是JAVA与Python的较量，有些朋友热衷Python，有些朋友热衷Java，但不论选择二者中的哪一个，都能从网络上爬取到需要的数据。
3、PHP（https://www.php.net/）
作为国内这两年最热的后端开发语言，其实PHP也能作为爬虫语言，这或许好多朋友没听说过吧。
4、Excel与Power BI
（Excel）
（Power BI）
作为微软家出的工具，如今都是大名鼎鼎。
Excel不必多说，是当今最常用的办公软件之一，想想多少人在简历上写了熟悉Excel，可是，实话说，使用的功能还打不到其功能的十分之一。更多人不知道这两款工具能够直接从网络上下载工具。
其实，从Excel 2016开始，包括Excel 2019，Excel 365就已经内置了Power Query模块，打开这个模块，只需要收入网址，就能智能匹配出想要下载的数据，是不是相当贴心？而Power BI则相当于Excel的升级版，其功能的强大，更是远超想象。自2017年起，Power BI就已经超过Tableau成为最强悍的智能数据分析工具。
5、八爪鱼（https://www.bazhuayu.com/）
八爪鱼作为一款集成程度最高的一款数据采集工具，深受大量不会编程的朋友喜爱。相比于Excel而言，八爪鱼更是可以采集网页各式各样的数据，使用起来也是相当顺手，如果不想学习编程的朋友想要采集一些非常规的数据，八爪鱼是个不错的选择呢。
以上就是为大家整理的所有最常用的数据获取渠道，欢迎大家分享。
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