开放数据集是结构化信息的集合，任何人都可以自由访问、使用和共享，没有任何限制。 这些数据集通常由政府、学术机构、非营利组织或私营组织发布，以促进透明度、协作和创新。 它们以 CSV、JSON 或 SQL 转储等格式提供，涵盖气候数据、公共健康记录、金融交易或社交媒体活动等不同主题。 例如，市政府可能会发布交通事故报告作为开放数据集，或者研究实验室可以共享基因组测序数据。 关键要求是数据根据允许重新分发和修改的条款获得许可，通常通过知识共享或许可或开放数据共享协议等许可。
您可以在专用平台和存储库中找到开放数据集。 像 data.gov（美国）、data.gov.uk（英国）或 data.europa.eu（欧盟）等政府门户网站提供对公共部门数据的访问，包括人口统计、基础设施和环境指标。 像 Kaggle、UCI 机器学习存储库或 Zenodo 等学术存储库托管用于研究的数据集，例如气候模型或医疗保健统计数据。 像 OpenStreetMap（地理空间数据）或 Common Crawl（网络爬取数据）等特定行业的平台可以满足利基需求。 像 Google Dataset Search 等工具充当搜索引擎，用于发现跨多个来源的数据集。 例如，构建天气应用程序的开发人员可以使用 NOAA 的开放气候数据集，而训练机器学习模型的人可以使用 Kaggle 的 MNIST（手写数字）或 IMDb 电影评论。
使用开放数据集时，请务必检查许可条款和数据质量。 某些数据集需要署名（例如，CC BY 4.0），而其他数据集则禁止商业用途。 验证数据集的新鲜度、完整性和偏差——例如，社交媒体帖子数据集可能过度代表某些人口统计数据。 通常需要进行预处理：缺失值、不一致的格式或大文件大小（例如，卫星图像）会使使用复杂化。 像 GitHub 等平台还在公共存储库中托管开放数据集，通常附带代码示例。 像 Twitter 的公共 API 或 NASA 的 Open API 等 API 提供对数据流的实时或动态访问。 通过组合这些资源，开发人员可以构建应用程序、训练模型或进行分析，而无需专有数据采集的开销。