数据挖掘的公开数据集资源非常丰富，覆盖多个领域（金融、医疗、社交网络、图像、文本等）。以下是一些方便实用且广泛认可的公开数据集平台和经典数据集，适合快速验证模型和项目实践：
一、综合数据集平台 Kaggle Datasets
🔗 Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle
特点：社区活跃，数据集附带代码案例（Notebooks），适合初学者。
实用数据集：
Titanic（分类预测）
House Prices（回归预测）
COVID-19 Open Research Dataset（文本挖掘）
UCI Machine Learning Repository
🔗 UCI Machine Learning Repository
特点：学术经典，覆盖分类、回归、聚类等任务。
实用数据集：
Iris（分类，150条花卉数据）
Wine（分类，葡萄酒成分）
Adult（二分类，收入预测）
Google Dataset Search
🔗 https://datasetsearch.research.google.com
特点：搜索引擎式查找，聚合全网开放数据集。
二、领域专项数据集1. 金融与经济 Yahoo Finance
🔗 https://finance.yahoo.com
股票、加密货币历史价格（支持API下载）。
World Bank Open Data
🔗 https://data.worldbank.org
全球国家经济、人口、环境指标。
2. 社交网络与图数据 Stanford Large Network Dataset Collection
🔗 Stanford Large Network Dataset Collection
实用数据集：
Facebook Social Circles（社交关系图）
Amazon Product Co-purchasing（商品关联图）
3. 文本与 NLP IMDB Movie Reviews
🔗 Kaggle链接
5万条电影评论（情感分析经典）。
Common Crawl（海量网页文本）
🔗 https://commoncrawl.org
4. 图像与视频 CIFAR-10/100
🔗 官方下载
6万张10类/100类小尺寸图像（物体识别）。
MNIST（手写数字识别）
入门必用，集成在sklearn/TensorFlow中。
5. 时间序列 Air Passengers
经典航空乘客数据（1949-1960），内置在Python库statsmodels中。
M4 Competition Data
🔗 https://github.com/Mcompetitions/M4-methods
10万条时间序列（预测竞赛数据）。
三、政府与组织开放数据 中国政府开放数据平台
🔗 https://data.stats.gov.cn（国家统计局）
经济、人口、区域统计数据。
NASA Open Data
🔗 https://data.nasa.gov
卫星影像、气候数据。
European Union Open Data Portal
🔗 https://data.europa.eu
四、实用建议 选数据集看三点：
数据质量（是否清洗过）
任务匹配度（分类/回归/聚类）
数据规模（小样本练手 vs 大数据挑战）
快速调用方式：
Python库直接加载（示例）：
代码语言：javascript复制from sklearn.datasets import load_iris, fetch_california_housing
iris = load_iris() # 鸢尾花数据集
housing = fetch_california_housing() # 加州房价数据集附：5个最适合练手的经典数据集数据集名称
领域
任务类型
数据量
获取方式
Iris
生物
多分类
150
sklearn.datasets.load_iris
Titanic
用户行为
二分类
891
Kaggle
MNIST
图像
多分类
70k
torchvision.datasets.MNIST
Wine Quality
食品科学
回归/分类
4.9k
UCI 或 Kaggle
Spam SMS
NLP
文本分类
5.5k
Kaggle链接
提示：优先选择预处理较完整的数据集（如Kaggle），避免时间浪费在数据清洗上。进阶场景可挑战非结构化数据（如爬虫获取的原始文本/图像）。