数据是做研究的重中之重，好的真实的数据集会大大方便我们的研究。并且能够更好地反馈真实数据，如果数据出现了错误，就会导致论文结论出现错误。今天这篇文章将详细的介绍下写论文时数据如何获取！
序言
据古森了解，除了专业性比较强的专业外，一般的专业都很少接触数据相关的问题。如果有接触数据的经历，大多数情况下，老师都会提供数据集。当然，我的专业对数据接触是比较多的，我在实验室做项目大多数是做大数据相关的研究。在我印象中，我当时在实验室做项目，差不多近两年的时间，很少有情况自己去找数据集。大多数情况下，都是老师会给我们说好到哪里获取数据，又或者是直接将数据文件拷贝给我们。
就个人经历而言，我获取数据的经历有：
1. 无特定需求，自己生成某种分布数据
2. 去做研究的数据网站直接获取，比如UCI数据集
3. 老师提供数据，企业单位提供数据
4. 特定需求，从特定平台获取，比如天池、DF获取实时真实的数据资料
上面是我在实验室的时候获取数据资料的方法途径。这里特别强调两个数据资源
第一，UCI数据集 ： https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
这个数据集真的真的非常好用，数据资料特别丰富，如果你正在研究机器学习，大数据相关的项目或者学习，含有视觉、图像、监督学习等等。这个这个站点你一定要记下来，他的数据小而美，经过了专业的处理，做研究是非常方面的。当然，这只是专门就个人专业方向来讲，不同专业有不同的途径获取专业性更强的数据。
第二，大数据竞赛平台
这种方法获取的数据都是真实的数据，各个方向都有，数据量特别大，有几十M到几十G的数据，常见的平台如：阿里天池、DataFountain、数据城堡等。为了避免专业壁垒，不做过多强调
数据资源大全
上面介绍个人专业的有点多了，如果有与古森专业相关的小伙伴，我相信你对你一定有帮助。下面我们来介绍一下不同专业怎么获取自己所需的数据呢！看到这篇文章，那你真的算是走运了，因为这份数据资源涵盖了十余个大的领域，数据丰富，一定能够在你找数据时助你一臂之力！
这原本是我在知乎回答的一个问题，目前浏览量已经超过10w，看来它还是得到了大家的认同，所以将其整理后发布在【大学同人】，方便大家自取。
那么数据涵盖了哪些领域了，下面请看：
这是目录，经过古森整理，将其制作成了PDF，整整36页呢。
然后是具体的数据资源
当然也有英文版本，已经放在文档中了，如果你写论文没有数据参考的话。赶快试试这份资料吧，或许有惊喜哦！
简单的使用介绍，首先大家要注意，因为很多站点都是国外站点，所以有梯子的尽量使用梯子，速度快一些，没有梯子的速度会非常慢。
使用攻略
首先锁定领域，比如我要找机器学习相关的数据，那么先在目录里找到数据挑战
所以一个想要的数据资源，比如我要找Kaggle比赛数据，点击进入，都是超链接的形式：
因为不同的站点，呈现的方式不同，所以自己要在页面里寻找一下，比如这个站点的数据在这里：
得到以上信息后，就可以进行数据下载了。文档内容丰富，大家还需自己探索，相信一定能够帮助到你们。
行业研究报告
行业研究报告也非常重要，通常在写论文背景时，需要使用严谨的数据作为，支撑，那么这时，行业研究报告就可以起作用了。因为每隔一段时间，知名的企业都会做自己公司的报告，或者行业内的报告。
比如以下的报告：
目前给一个方法作为备用：后台回复 “树枝学术” 自行查询，后序如果需求强烈，再另写文章叙述。
最后，怎么获取这份数据了？直接在后台回复 “学术数据” 就可以啦！今天的文章就写到这里啦，垒字真的好难呀：（ 欢迎小伙伴们在本文章下评论，发表意见哦！！！
END 【大学同人】发布
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