一、科研数据

       1.UCI 

               http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

               UCI数据库是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有335个数据集，其数目还在不断增加，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集。

       2.RAWDAD

                https://crawdad.org/

二、算法竞赛

       1.kaggle

       2.kdd竞赛

       3.cikm

       4.天池
              https://tianchi.aliyun.com/?spm=5176.100068.0.0.6164771e6jC14J

       5.DC竞赛

              http://www.dcjingsai.com/

三、政府开发数据

         1.Data.gov
               https://www.data.gov/

       2.NYC OpenData
              https://opendata.cityofnewyork.us/

       3.上海市政府数据服务网

                 http://www.datashanghai.gov.cn/home!toHomePage.action

四、其他个人组织公开数据

       1.Citi Bike
                 https://www.citibikenyc.com/system-data

       2.FiveThirtyEight

                 http://fivethirtyeight.com/

五、数据整合网站

       1.聚数力

           http://www.dataju.cn/Dataju/web/singleCategoryList/glance

        2.城市数据派

              https://www.udparty.com/index.php

六、优缺点

       1.优点：

              1.1  数据质量高

              1.2  属性描述清楚

              1.3  可参考使用案例

        2.缺点：

              2.1 属性项局限

              2.2 数据时效性一般

              2.3 隐私保护的数据混淆，处理数据造成影响