11、数据获取与存储全攻略

数据获取与存储全攻略

1. 数据探索的起点

在探索数据的旅程中，找到首个待研究的数据集或许是达成目标、解答疑问的关键一步。你可以先花些时间打磨问题，让它既足够具体，能据此找到优质数据，又足够宽泛，能吸引你和他人的兴趣。

当然，也可能你已手握感兴趣的数据集，却缺乏有价值的问题。若你对数据源不太了解或信任，不妨花些时间深入调查。可以问问自己：数据是否有效？是否及时更新？能否依赖其当前及未来的更新与发布？

建议你提出一些适用的问题，边做边学，这些问题可以是你一直想研究的，也可以与所探索的数据相关。即便问题简单，亲自动手编写代码也是很好的学习方式。

2. 并非所有数据都一样

我们都期望所见的每个数据集都真实可靠、质量上乘，但并非所有数据集都能达到预期。即便你目前使用的数据集，经进一步研究后，也可能被证明是低效或无效的信息源。Python 能帮助我们判断数据的优劣，评估数据的可行性。

拿到新数据时，建议进行“数据嗅探测试”，判断是否信任该数据及其作为信息源的可靠性。你可以问自己以下几个问题：
- 作者是否可靠，有疑问时能否联系到？
- 数据是否定期更新并检查错误？
- 数据是否包含获取方式及样本类型的信息？
- 是否有其他数据源能验证该数据集？
- 结合你对该主题的了解，数据是否合理？

若对至少三个问题回答“是”，那你走对路了；若对两个或更多问题回答“否”，可能需继续寻找可靠的数据。你可能需要联系最初发布和收集数据的作者或组织，请求获取更多信息。通常，给合适的人打个电话或发封邮件，就能帮你解答部分问题，证明数据源的可靠性。

3. 数据的