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awesome-public-datasets

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github2019-01-04 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/dsernst/awesome-public-datasets
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资源简介：
一个包含高质量公开数据集的列表，这些数据集来自公共领域，持续更新中。

A list of high-quality public datasets sourced from the public domain, continuously updated.
创建时间：
2016-02-27
原始信息汇总

数据集概述

农业

  • U.S. Department of Agricultures PLANTS Database
    • 链接: http://www.plants.usda.gov/dl_all.html

生物学

  • 1000 Genomes
    • 链接: http://www.1000genomes.org/data
  • American Gut (Microbiome Project)
    • 链接: https://github.com/biocore/American-Gut
  • Broad Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE)
    • 链接: http://www.broadinstitute.org/ccle/home
  • Cell Image Library
    • 链接: http://www.cellimagelibrary.org
  • Collaborative Research in Computational Neuroscience (CRCNS)
    • 链接: http://crcns.org/data-sets
  • Complete Genomics Public Data
    • 链接: http://www.completegenomics.com/public-data/69-genomes/
  • EBI ArrayExpress
    • 链接: http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/
  • EBI Protein Data Bank in Europe
    • 链接: http://www.ebi.ac.uk/pdbe/emdb/index.html/
  • ENCODE project
    • 链接: https://www.encodeproject.org
  • Ensembl Genomes
    • 链接: http://ensemblgenomes.org/info/genomes
  • Gene Expression Omnibus (GEO)
    • 链接: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
  • Gene Ontology (GO)
    • 链接: http://geneontology.org/page/download-annotations
  • Global Biotic Interactions (GloBI)
    • 链接: https://github.com/jhpoelen/eol-globi-data/wiki#accessing-species-interaction-data
  • Harvard Medical School (HMS) LINCS Project
    • 链接: http://lincs.hms.harvard.edu
  • Human Genome Diversity Project
    • 链接: http://www.hagsc.org/hgdp/files.html
  • Human Microbiome Project (HMP)
    • 链接: http://www.hmpdacc.org/reference_genomes/reference_genomes.php
  • ICOS PSP Benchmark
    • 链接: http://ico2s.org/datasets/psp_benchmark.html
  • International HapMap Project
    • 链接: http://hapmap.ncbi.nlm.nih.gov/downloads/index.html.en
  • Journal of Cell Biology DataViewer
    • 链接: http://jcb-dataviewer.rupress.org
  • MIT Cancer Genomics Data
    • 链接: http://www.broadinstitute.org/cgi-bin/cancer/datasets.cgi
  • NCBI Proteins
    • 链接: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/proteins/#databases
  • NCBI Taxonomy
    • 链接: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/taxonomy
  • NeuroData
    • 链接: http://neurodata.io
  • NIH Microarray data
    • 链接: http://bit.do/VVW6 或 FTP://ftp.ncbi.nih.gov/pub/geo/DATA/supplementary/series/GSE6532/
  • OpenSNP genotypes data
    • 链接: https://opensnp.org/
  • Pathguid - Protein-Protein Interactions Catalog
    • 链接: http://www.pathguide.org/
  • Protein Data Bank
    • 链接: http://www.rcsb.org/
  • Psychiatric Genomics Consortium
    • 链接: https://www.med.unc.edu/pgc/downloads
  • PubChem Project
    • 链接: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
  • PubGene (now Coremine Medical)
    • 链接: http://www.pubgene.org/
  • Sanger Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC)
    • 链接: http://cancer.sanger.ac.uk/cosmic
  • Sanger Genomics of Drug Sensitivity in Cancer Project (GDSC)
    • 链接: http://www.cancerrxgene.org/
  • Sequence Read Archive(SRA)
    • 链接: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/
  • Stanford Microarray Data
    • 链接: http://smd.stanford.edu/
  • Stowers Institute Original Data Repository
    • 链接: http://www.stowers.org/research/publications/odr
  • Systems Science of Biological Dynamics (SSBD) Database
    • 链接: http://ssbd.qbic.riken.jp
  • Temple University Hospital EEG Database
    • 链接: https://www.nedcdata.org/drupal/node/12
  • The Cancer Genome Atlas (TCGA), available via Broad GDAC
    • 链接: https://gdac.broadinstitute.org/
  • The Catalogue of Life
    • 链接: http://www.catalogueoflife.org/content/annual-checklist-archive
  • The Personal Genome Project
    • 链接: http://www.personalgenomes.org/ 或 https://my.pgp-hms.org/public_genetic_data
  • UCSC Public Data
    • 链接: http://hgdownload.soe.ucsc.edu/downloads.html
  • Universal Protein Resource (UnitProt)
    • 链接: http://www.uniprot.org/downloads
  • UniGene
    • 链接: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/unigene

气候/天气

  • Australian Weather
    • 链接: http://www.bom.gov.au/climate/dwo/
  • Brazilian Weather - Historical data (In Portuguese)
    • 链接: http://sinda.crn2.inpe.br/PCD/SITE/novo/site/
  • Canadian Meteorological Centre
    • 链接: http://weather.gc.ca/grib/index_e.html
  • Climate Data from UEA (updated monthly)
    • 链接: https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/ 和 ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/
  • European Climate Assessment & Dataset
    • 链接: http://eca.knmi.nl/
  • Global Climate Data Since 1929
    • 链接: http://en.tutiempo.net/climate
  • NASA Global Imagery Browse Services
    • 链接: https://wiki.earthdata.nasa.gov/display/GIBS
  • NOAA Bering Sea Climate
    • 链接: http://www.beringclimate.noaa.gov/
  • NOAA Climate Datasets
    • 链接: http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/quick-links
  • NOAA Realtime Weather Models
    • 链接: http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/numerical-weather-prediction
  • The World Bank Open Data Resources for Climate Change
    • 链接: http://data.worldbank.org/developers/climate-data-api
  • UEA Climatic Research Unit
    • 链接: http://www.cru.uea.ac.uk/data
  • WorldClim - Global Climate Data
    • 链接: http://www.worldclim.org
  • WU Historical Weather Worldwide
    • 链接: https://www.wunderground.com/history/index.html

复杂网络

  • AMiner Citation Network Dataset
    • 链接: http://aminer.org/citation
  • CrossRef DOI URLs
    • 链接: https://archive.org/details/doi-urls
  • DBLP Citation dataset
    • 链接: https://kdl.cs.umass.edu/display/public/DBLP
  • NBER Patent Citations
    • 链接: http://nber.org/patents/
  • Network Repository with Interactive Exploratory Analysis Tools
    • 链接: http://networkrepository.com/
  • NIST complex networks data collection
    • 链接: http://math.nist.gov/~RPozo/complex_datasets.html
  • Protein-protein interaction network
    • 链接: http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/data/bio/Yeast/Yeast.htm
  • PyPI and Maven Dependency Network
    • 链接: https://ogirardot.wordpress.com/2013/01/31/sharing-pypimaven-dependency-data/
  • Scopus Citation Database
    • 链接: https://www.elsevier.com/solutions/scopus
  • Small Network Data
    • 链接: http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/
  • Stanford GraphBase (Steven Skiena)
    • 链接: http://www3.cs.stonybrook.edu/~algorith/implement/graphbase/implement.shtml
  • Stanford Large Network Dataset Collection
    • 链接: http://snap.stanford.edu/data/
  • Stanford Longitudinal Network Data Sources
    • 链接: http://stanford.edu/group/sonia/dataSources/index.html
  • The Koblenz Network Collection
    • 链接: http://konect.uni-koblenz.de/
  • The Laboratory for Web Algorithmics (UNIMI)
    • 链接: http://law.di.unimi.it/datasets.php
  • The Nexus Network Repository
    • 链接: http://nexus.igraph.org/
  • UCI Network Data Repository
    • 链接: https://networkdata.ics.uci.edu/resources.php
  • UFL sparse matrix collection
    • 链接: http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/
  • WSU Graph Database
    • 链接: http://www.eecs.wsu.edu/mgd/gdb.html
  • DIMACS Road Networks Collection
    • 链接: http://www.dis.uniroma1.it/challenge9/download.shtml

计算机网络

  • 3.5B Web Pages from CommonCraw 2012
    • 链接: http://www.bigdatanews.com/profiles/blogs/big-data-set-3-5-billion-web-pages-made-available-for-all-of-us
  • 53.5B Web clicks of 100K users in Indiana Univ.
    • 链接: http://cnets.indiana.edu/groups/nan/webtraffic/click-dataset/
  • CAIDA Internet Datasets
    • 链接: http://www.caida.org/data/overview/
  • ClueWeb09 - 1B web pages
    • 链接: http://lemurproject.org/clueweb09/
  • ClueWeb12 - 733M web pages
    • 链接: http://lemurproject.org/clueweb12/
  • CommonCrawl Web Data over 7 years
    • 链接: http://commoncrawl.org/the-data/get-started/
  • CRAWDAD Wireless datasets from Dartmouth Univ.
    • 链接: https://crawdad.cs.dartmouth.edu/
  • Criteo click-through data
    • 链接: http://labs.criteo.com/2015/03/criteo-releases-its-new-dataset/
  • Open Mobile Data by MobiPerf
    • 链接: https://console.developers.google.com/storage/openmobiledata_public/
  • Rapid7 Sonar Internet Scans
    • 链接: https://sonar.labs.rapid7.com/
  • UCSD Network Telescope, IPv4 /8 net
    • 链接: http://www.caida.org/projects/network_telescope/

上下文数据

  • Context-aware data sets from five domains
    • 链接: http://students.depaul.edu/~yzheng8/DataSets.html#Data 或 https://github.com/irecsys/CARSKit/tree/master/context-aware_data_sets

数据挑战

  • Challenges in Machine Learning
    • 链接: http://www.chalearn.org/
  • CrowdANALYTIX dataX
    • 链接: http://data.crowdanalytix.com/
  • D4D Challenge of Orange
    • 链接: http://www.d4d.orange.com/en/home
  • DrivenData Competitions for Social Good
    • 链接: http://www.drivendata.org/
  • ICWSM Data Challenge (since 2009)
    • 链接: http://icwsm.cs.umbc.edu/
  • Kaggle Competition Data
    • 链接: https://www.kaggle.com/
  • KDD Cup by Tencent 2012
    • 链接: http://www.kddcup2012.org/
  • Localytics Data Visualization Challenge
    • 链接: https://github.com/localytics/data-viz-challenge
  • Netflix Prize
    • 链接: http://www.netflixprize.com/leaderboard
  • Space Apps Challenge
    • 链接: https://2015.spaceappschallenge.org/
  • Telecom Italia Big Data Challenge
    • 链接: https://dandelion.eu/datamine/open-big-data/
  • Yelp Dataset Challenge
    • 链接: http://www.yelp.com/dataset_challenge
  • Bruteforce Database
    • 链接: https://github.com/duyetdev/bruteforce-database

经济学

  • American Economic Ass (AEA)
    • 链接: https://www.aeaweb.org/RFE/toc.php?show=complete
  • EconData from UMD
    • 链接: http://inforumweb.umd.edu/econdata/econdata.html
  • Economic Freedom of the World Data
    • 链接: http://www.freetheworld.com/datasets_efw.html
  • Historical MacroEconomic Statistics
    • 链接: http://www.historicalstatistics.org/
  • International Trade Statistics
    • 链接: http://www.econostatistics.co.za/
  • Internet Product Code Database
    • 链接: http://www.upcdatabase.com/
  • Joint External Debt Data Hub
    • 链接: http://www.jedh.org/
  • Jon Haveman International Trade Data Links
    • 链接: http://www.macalester.edu/research/economics/PAGE/HAVEMAN/Trade.Resources/TradeData.html
  • OpenCorporates Database of Companies in the World
    • 链接: https://opencorporates.com/
  • Our World in Data
    • 链接: http://ourworldindata.org/
  • SciencesPo World Trade Gravity Datasets
    • 链接: http://econ.sciences-po.fr/thierry-mayer/data
  • The Atlas of Economic Complexity
    • 链接: http://atlas.cid.harvard.edu/
  • The Center for International Data
    • 链接: http://cid.econ.ucdavis.edu/
  • The Observatory of Economic Complexity
    • 链接: http://atlas.media.mit.edu/en/
  • UN Commodity Trade Statistics
    • 链接: http://comtrade.un.org/db/
  • UN Human Development Reports
    • 链接: http://hdr.undp.org/en/

教育

  • Student Data from Free Code Camp
    • 链接: http://academictorrents.com/details/030b10dad0846b5aecc3905692890fb02404adbf

能源

  • AMPds
    • 链接: http://ampds.org/
  • BLUEd
    • 链接: http://nilm.cmubi.org/
  • COMBED
    • 链接: http://combed.github.io/
  • Dataport
    • 链接: https://dataport.pecanstreet.org/
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集是通过收集和整理来自博客、回答和用户响应中的公共数据源而构建的。数据集的构建主要依赖于对现有资源的整合和梳理，涵盖了多个领域的公共数据集。
使用方法
用户可以通过GitHub页面浏览和下载数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、格式和用途。用户可以根据自己的研究需求选择合适的数据集，并通过提供的链接访问和下载数据。
背景与挑战
背景概述
‘awesome-public-datasets’是一个由社区贡献的公共数据集列表，创建于2016年，主要研究人员为Caesar0301。该数据集的目的是收集和整理网络上可用的公共数据集，涵盖多个领域，如农业、生物学、气候/天气、复杂网络、计算机网络、上下文数据、数据挑战、经济学、教育、能源、金融、地质学、GIS/环境、政府、健康护理、图像处理、机器学习、博物馆、自然语言处理等。该数据集对相关领域的研究产生了重要影响，为研究人员提供了丰富的数据资源。
当前挑战
在构建‘awesome-public-datasets’数据集的过程中，主要面临的挑战包括：1) 数据集的收集和整理，由于数据来源多样，格式和内容各异，整理工作具有一定的难度；2) 数据的质量控制和准确性验证，确保收录的数据集对研究人员具有实际价值；3) 数据集的更新和维护，随着新数据的不断出现，需要不断更新和完善数据集列表。
常用场景
经典使用场景
awesome-public-datasets 数据集的经典使用场景主要是在学术研究中作为公共数据源引用，以及作为数据科学和机器学习项目的训练和测试数据。它涵盖了广泛的主题，如生物学、气候、复杂网络、计算机网络、数据挑战、经济学、教育、能源、金融、地理信息系统、政府、健康护理、图像处理、机器学习等，为研究人员提供了丰富的数据资源。
解决学术问题
该数据集解决了学术研究中数据获取的难题，尤其是对于那些需要大量数据来训练模型或进行分析的研究。它为学者提供了一个集中化的资源，可以轻松地找到并访问与他们的研究主题相关的数据集，从而节省了时间并提高了研究效率。
实际应用
在实际应用中，awesome-public-datasets 可以为各种商业智能工具、数据分析平台和机器学习模型提供数据支持。例如，在金融市场分析、健康护理的预测模型、城市规划和环境监测等领域，这些数据集可以用来改善决策过程和优化业务流程。
数据集最近研究
最新研究方向
Awesome Public Datasets数据集涵盖了多个领域的公共数据集，其最新研究方向主要集中于数据挖掘、数据分析和机器学习领域。研究者们正致力于探索这些数据集在各自领域的应用，如生物信息学中的基因组数据分析、环境科学中的气候数据研究、计算机视觉中的图像识别等。这些研究有助于推动相应领域的发展，提高数据利用效率，发掘数据潜在价值。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
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54 个
任务类型
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