要查找符合特定标准的数据集，首先使用专门的数据存储库和搜索引擎。Kaggle、Google Dataset Search 和政府门户网站（例如 data.gov）等平台允许按关键字、文件格式、许可证或发布日期进行过滤。例如，Google Dataset Search 索引了数百万个数据集，并允许您使用“filetype:csv”或“source:NASA”等运算符来优化结果。许多存储库还提供 API，例如 Kaggle 的 API，开发人员可以将其集成到脚本中以自动执行数据集发现。对于特定领域的需求，UC Irvine 机器学习存储库或 Hugging Face Datasets 等专业存储库提供带有元数据标签（例如“计算机视觉”或“时间序列”）的精选集合，以缩小搜索范围。
另一种方法是利用来自数据提供商或云平台的 API。AWS Data Exchange、Google Cloud Public Datasets 或 GitHub 的 API 等服务允许您根据大小、类别或更新频率等参数以编程方式查询数据集。例如，使用 GitHub API，您可以搜索包含“dataset”标记的存储库中包含特定关键字的 JSON 文件。Python 的 requests 库或 SDK（例如 AWS 的 boto3）等工具简化了此过程。此外，一些数据集可以通过类似 SQL 的界面访问，例如 Google BigQuery 的公共数据集，您可以在下载之前过滤和预览数据。
对于高度特定的要求，可能需要自定义脚本或网络抓取。Beautiful Soup 或 Scrapy 等工具可以从不提供直接下载的网站上的 HTML 表格或 API 中提取数据。但是，请务必先检查网站的服务条款和 robots.txt 文件。如果抓取不可行，请考虑加入 Stack Overflow、Reddit 的 r/datasets 或 Slack 群组等开发者社区，同行通常会在其中分享晦涩的数据集。例如，在这些论坛中搜索“2023 年地理空间交通数据”可能会产生对 OpenStreetMap 或特定城市 API 等专业来源的推荐。结合这些方法可确保以系统的方式找到为您的项目量身定制的数据集。