数据分析网站(既免费又好用的行业数据报告网站)

大家好,我是做数据分析的老李,今天就给大家分享一下我的宝藏免费数据网站们。既然是数据,那就是最好能拿到一手的数据,而不是看别人做好的图,因为我们通常需要的是,拿这些数据自己做分析。一、国家社会类:1、中国统计局这个网站可谓是要啥有啥,如农业,生产,经济,教育等等,可以获得具有权威的数据,而且覆盖面很广。可以找到很多宏观层面的信息,GDP、人口、就业、收支等如,我想要北京市2017年全体居民收支:此外,它还可以链接到其他国家的统计局:但问题也是有的,虽然全面,但是不精准,如果你想查某一个细分的数据的话,可能没办法满足:如,主要国家年度数据…..除了内陆和台湾,其他的我真的不怎么关心……2、香港政府数据中心仍然有点多而不精,但是爽的地方在于,它有中英文以及多种格式!直接下载,就是Excel!不用自己手动粘贴!而且,相比国家统计局,它的分类更加多样化,也就是说,数据更加精细一些。3、经合组织开放的数据网包含参与经济合作与发展组织的36个国家的数据,英文界面。数据也包含农业、经济、教育、能源等等,也具有多个版本可以下载使用(但没有Excel),分类也相对有心和精细。感受下:二、企业信息类:针对一些公司,可以通过他们注册/上市的统计网站获得资料:1、EDGAR美国证监会SEC规定上市企业的公告要在EDGAR上公开,因此可以在这个网站上找到这些上市公司的数据,信息严谨,英文界面。2、巨潮资讯:仍然是针对上市公司,这个网站可以拿到股票每日的数据,如下:它可以按照行业、地区、指数、市场等分类来查询,虽然简单了些,但好在便捷。三、经济类BloombergBloomberg (彭博)是为大多数大型金融机构提供服务,用户通过“彭博专业服务”可以查阅和分析实时的金融市场数据以及进行金融交易。彭博终端是一套让专业人士访问“彭博专业服务”(Bloomberg Professional Service)的计算机系统。彭博终端基于客户—服务器架构建立,服务器是一个多处理器的Unix平台,终端用户使用的客户端是一个Windows程序。2、FactSetFactSet研究系统是一家金融数据和软件公司,为全球主要金融机构的分析员、证券管理员和投资银行家提供金融信息和分析软件。FactSet核心的优势主要集中在公司的财务数据,这也是为什么它成为投行Anaylst必备技能之一的原因。FactSet在投行中的使用频率是Daily basis,而且FactSet个性化的界面,强大的功能,Excel plugin 也不差。3.新华社-全球经济数据主要介绍的是各国家宏观经济指数等。4.中财网信息面广,查找也很方便。5.世界银行各个国家的数据都在上面,不只有经济,还有人口、入学率等等数据。它的优点在于,数据采集时间长,数据样本量大,可以看到一个可信度较高的随时间变化的趋势。四、互联网类1、CNNIC中国互联网络信息中心里面发布很多和互联网使用相关的信息,像网民总数、上网方式、网络应用、城镇农村上网状态等。2.SimilarWeb拥有各国各大网站的信息数据,全面性与可靠性都很好,唯一的缺点就是收费…..3、NET MARKETSHARE也可以看到主流的互联网软件市场份额数据。上面是折线图,下面有数据。4.Statcounter可以看到各浏览器、软件以及APP等的市场份额数据,可以按照区域、平台划分,也可以相互对比,关键是免费!五、电商类1、阿里研究院——阿里价格指数以大类划分数据,数据不多,配有数据解读。但这个网站中还有一些相对详细一些的价格报告,虽然没有直接把数据列出来,但图表中也有一些数据可以供参考。六、传媒类1、BOM票房数据很强大!不解释(只要留心,还会发现好资源,你懂得)2、CBO中国票房数据也非常全了,不仅有票房榜,还有排片统计、购票指数等等。3.收视率排行有日、周、月、年的25名的收视率以及市场份额数据。七、移动应用类1、艾瑞数据该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。2、Talking Data它是一个监测平台,可以查询APP的相对活跃度、用户覆盖程度等,信息和数据很全面细致,而且可以直接帮你分析好!但如果想要get详细信息,收费…..3、七麦数据它是针对苹果应用进行搜索关键词优化的服务网站。主要是看排行榜,但数据真的不多,如果需要什么数据需要自己搜集整合。如,搜索WPS office的情况:4.新榜这个不用解释了吧,新媒体数据的经典来源之处,除了部分需要收费外,其他都没得挑。八、交通出行类:高德地图中国路况这款免费版的网站,有中国100个交通发达城市,可以查询区域/商圈拥堵排名、道路状况数据以及季度指数等,有交通报告、交通热力图等等,信息覆盖面较全。2.北京交通发展研究所实时路况的数据很全,而且还有历年交通运行报告,里面不仅有机动车数量数据、出行方式数据,还有年均/日均车辆量、客运量等等。但是,如果不能直接获得数据,那这个时候就要自己去爬第一手数据出来,更多时候我也是用Python爬。有了数据之后,就是到分析的模块了。数据分析,思维、方法、工具都是同等重要的,思维和方法我这里就不提了,我的很多文章里都有,而且这些东西三言两语说不清,需要工作中的锻炼。这里提一下简单的数据分析工具,一句话总结:数据分析工具,可爱者甚番。分析师独爱R,自Python以来,世人盛爱matplotlib。余独爱FineBI之出分析而不拖沓,做可视化还算酷炫"。

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