判断数据是否适用
在资料库中查看数据内容、来源、获取方式、许可情况、适用场景及尚未核实的信息。
页面资料用于发现、比较和选型；真正用于研究、模型训练或生产前，还要结合原始文件和具体任务判断。
进入公开数据集资料库数据集探索 · 数据集检索 · 数据集定制 · 数据库服务 · 智能体定制
让分散数据，
形成可用价值。
你需要的数据，往往分散在政府平台、统计机构、国际组织、学术数据库及其他公开来源中。
数聚天成 DeepSData 协助你发现数据、核实数据是否可以获得、是否适合使用，并整理形成可交付成果。现有公开数据不能完全满足需求时，可根据具体要求继续开展定制整理，并进一步建设专题数据库或专属智能体。
五项核心能力
从发现数据，到形成长期可用的数据能力
数据集探索
了解现有数据，再确定是否适合使用
通过数据集库和找数据指南，了解数据类型、来源、内容、获取方式、使用条件和适用场景。
数据集检索
从明确需求，到形成可得性判断
无需预先了解平台名称或检索语法。说明数据用途与必须条件后，小聚将先核对需求，再开展检索。
多来源检索
结合专业术语、同义词和多种检索路径，汇集相关数据候选。
按条件核对
按照必须条件逐项判断候选是否满足、接近、无法确认或明确不符。
标明来源与缺口
列出发布机构、来源页面、可见访问入口和仍需人工核验的文件、许可与使用边界。
形成报告
整理精确命中、近似候选、相关线索、排除项、来源依据、实际缺口和后续建议。
基础检索｜免费用于快速判断相关公开数据是否存在，查看主要候选、来源线索、初步匹配情况和明显缺口；完整检索报告｜10元／次会自动扩展专业术语、中英文名称、缩写、别名、检索路径和公开来源，提供更完整的候选、逐项检索判断、缺口和建议；不包含人工下载、文件内容、字段、样例或最终许可核验。 人工深度核验｜评估后报价针对重点候选进一步核验实际获取路径、文件结构、字段、样例、许可条件和使用门槛。 定制数据集｜评估后报价公开数据不能直接满足要求时，可进一步开展采集、清洗、整合、标注、质检和正式交付。结果支持在线查看、工作台保存、历史版本回看、Word 导出和邮箱发送；运行环境支持时可导出 PDF。
打开小聚助手 查看数据检索结果示例数据集定制
公开数据不足时，按要求整理并完成交付
当现有数据在数量、字段、时间、地区、格式、标注、对应关系或质量方面不能满足要求时，可依据明确的技术要求继续开展数据汇集、清洗、整理、标注和核验。
先确认可行性和验收方式
项目通常先评估数据来源、可实现程度、处理方式、主要风险和验收标准；必要时先提供样例确认方向，再开展正式整理。
交付内容按约定范围确定
交付内容可包括主数据、字段字典、来源说明、README、处理口径、质量抽检、异常说明、版本记录，以及约定的脚本或工具。
数据集定制的价值，不只是获得一批数据，更是形成来源清楚、字段明确、处理方法可说明、适用范围可判断，并可按照约定标准进行检查和验收的数据成果。
数据库服务
将一次性交付成果，建设为可持续使用的数据系统
当数据需要持续更新、多人共用、重复查询或长期维护时，可以进一步建设专题数据库或数据系统。
数据模型字段体系多源数据接入数据标准化与关联数据质量规则查询与管理界面API 接口定期更新本地、内网或私有部署
数据库服务采用项目制交付。建设内容、部署环境、更新方式、维护周期和验收标准在项目启动前确认。
智能体定制
将重复的数据工作，转化为稳定可执行的流程
将团队已有的数据处理经验、质量标准和操作规则，转化为可重复运行的专属智能体。适用于数据清洗、字段匹配、信息提取、分类编码、质量审核、文件批处理、固定报告、知识库问答和数据检索辅助等场景。
智能体适合执行稳定、重复、规则明确的工作；研究设计、异常判断、质量决策和最终验收仍由专业人员负责。
为什么选择数聚天成
每一步都能说明依据、限制和下一步
不把链接堆叠当作检索结果，也不把未经核实的内容表述为确定结论。
真实检索
只展示真实找到的数据候选和来源，不凭空生成命中结果。
逐项判断
按照必须条件说明哪些满足、哪些接近、哪些不符合，以及哪些暂时无法确认。
来源清楚
许可、字段、数量和获取条件无法核实时，会明确说明，不以推测代替事实。
成果可验收
检索报告、数据文件、字段说明和处理口径按约定内容交付，并可依据明确标准进行检查和验收。
项目服务
部分项目服务经历
部分项目的实际服务对象为与所列单位相关的个人、项目组或具体业务主体。单位名称仅说明服务背景，不代表机构层面的合作关系，也不构成官方认可、推荐或背书。
真实用户评价
来自已完成服务项目的个人用户反馈
评价内容来自已完成的数据服务项目，并已作匿名处理。
他们做数据拆分的时候很讲究，训练集和验证集的数据分布高度一致，没有出现明显偏移。
原始数据里有不少格式错乱的地方，他们全部规整好了，连字符编码都统一成了 UTF-8，直接能用。
交付物里把数据处理规则也写出来了，我们内部以后想做类似的数据集可以照着做，很有参考价值。
几万条数据检查下来，几乎找不到遗漏或者明显标错的，品控做得确实扎实。
交付的数据集打开就能直接用于模型训练，不需要我自己再写预处理脚本，省了不少功夫。
不同批次交付的数据格式、编码和命名风格完全一致，合并起来没有任何冲突。
数据脱敏做得很彻底，所有能够识别到具体个人和具体地址的信息都被处理掉了。
处理多模态数据时，图像和文本的对应关系维护得很好，没有出现错配、漏配的情况。