Awesome Public Datasets 高质量开放数据集清单

按主题分类的高质量开放数据集索引，覆盖农业、建筑、生物、金融、地理、机器学习等数十个领域，收录数千条数据源链接与元数据，是寻找公开数据做研究、训练模型与数据分析的常用入口。

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开源 · MIT #机器学习 #数据集 #开放数据 #awesome-list #数据科学

星数

否

中文

—

主语言

是

活跃

167

贡献者

人工分析

EDITORIAL

适用场景

机器学习与深度学习训练数据调研
数据分析与可视化项目找数据源
学术研究与论文复现的数据准备
行业数据摸底与竞品调研
教学与课程案例素材收集

优点

主题分类清晰，覆盖领域极广
社区长期维护，条目持续更新
每条数据附元数据与可用状态标记
MIT 许可，引用与二次整理方便
Star 数高，生态与可信度较好

缺点

仅提供索引与链接，不托管数据本体
部分数据源免费性、授权与稳定性不一
条目质量参差，存在失效链接（FIXME 标记）
仓库由脚本自动生成，不宜直接提 PR 修改

上手难度入门

项目概览

Awesome Public Datasets 是一份按主题分类的高质量开放数据集清单，由社区从博客、问答与用户分享中收集整理。项目最初孵化于上海交通大学 OMNILab，现归属 BaiYuLan 开放 AI 社区，是 awesome 系列中知名度最高的数据类清单之一。

仓库本身不存放数据，而是提供指向数据源的链接与元数据，方便开发者快速定位所需领域的数据。

内容组织方式

清单按学科与行业划分章节，例如：

Agriculture：农业、作物产量、食品营养、土壤遥感等
Architecture：建筑、住房模型等
Biology / 生命科学：基因、蛋白、医学数据
Finance / 金融经济：市场行情、宏观经济指标
Geospatial / 地理空间：地图、遥感、行政区划
Machine Learning：常用基准与训练集
以及计算机视觉、自然语言处理、社交网络、交通、气象等众多主题

每个条目通常包含：

数据集名称与一句话说明
数据源链接
对应的元数据文件链接（YAML）
状态图标：OK 表示可用，FIXME 表示需要修复

使用建议

先按主题目录定位领域，再逐条打开数据源核验授权与可用性。
关注 FIXME 标记的条目，这类链接可能已失效。
引用数据时请回到原始数据源确认许可协议，清单本身为 MIT。

参与贡献

仓库由 apd-core 工具自动生成，不建议直接修改本仓库文件。贡献方式是通过 apd-core 仓库提交元数据 YAML，并遵循其 CONTRIBUTING 指南；也可加入官方 Slack 社区获取数据更新动态。

# 贡献流程示意
1. Fork apd-core 仓库
2. 在 core/<主题>/ 下新增或修改 YAML 元数据
3. 提交 PR 并通过校验
4. 自动生成后同步到本清单仓库

适合谁

需要为模型训练寻找公开数据集的算法工程师
做数据新闻、可视化与分析的研究者
想了解某行业公开数据现状的产品与市场人员

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