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可以多关注一些金融股票类的信息，也可以多了解一些金融市场的变化，还可以多观察金融市场的数据，这样就可以收集好自己想要的数据。
如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》（1952-1995）和《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）。
我当时写的论文，数据全是我自己编的。实在是找遍了网上各个地方，什么统计局，商务部之类的都有去找，要么不够详细，要么根本没有。好不容易找到了统计结果，要几千块钱买。写个论文至于这么麻烦？这年头想找到免费的有用数据，难！免费的基本上没什么价值，论文一般用不着。而且杂乱无章。（或许只有学校图书馆购买的年鉴一类会有些用吧），学校花钱购买的专业数据网站或许能找到一点点。我所知的，很多人写论文都是基本抄的，所以一并把数据也给抄上去了，我是自己写的，所以没有现成数据，最后才发现数据那么难找，全是自己编的。没办法。所以，我觉得你是不是应该根据找到的数据再定写作方向，而不是把论文写好再找数据。
一、文献与信息的收集原则 收集论文资料，要遵循这样几条原则：定向、真实、充分、新颖、及时、阶段性和读思结合。 1、定向：确定收集范围，紧紧围绕当前课题，拟定文献收集大纲，明确收集目的、内容、时间界限和文献类别，以节省时间和精力。 2、真实可靠：收集第一手资料，而不是经过几次转引的资料，以保证资料的准确性；把握资料的公正性和准确性。 3、充分：（1）收集资料要全面，不要只收集某一类资料；资料系统一般可分为三个层次：基础性资料、前沿性资料和灵感性资料或触发性资料；（2）收集主要的材料，而不是次要的材料，要抓住要点与特点；（3）不但要收集与自己观点一致的资料，也要收集观点不一致或与自己构思矛盾的资料。 4、新颖：了解最新动态，收集最新资料，以免重复劳动。 5、阶段性：收集资料要紧密结合课题研究和论文写作，论文写作是分阶段的，因而收集资料也必须坚持阶段性原则。大致来说，第一步查阅资料，是提炼观点，发现问题的阶段，第二步查阅资料是验证观点或论题是否有价值、有无新意、能不能写的阶段，第三步收集资料是编写提纲、行文的阶段，第四步收集资料是文章的修改阶段。 6、读思结合，及时记录：融入自己的思考，作好摘录和笔记，使资料活起来；及时记录，否则长稍纵即逝，过后查阅，费时费力。 二、文献与信息的收集渠道及思路 研究一个课题，我们首先要了解该课题的历史概况、涉及的主要人物、已出版的主要书籍及代表性文章，他们的主要观点及争论的焦点；同时要密切关注相关研究机构和杂志的动态，了解当前研究的最新成果。关注当前学者的相关调查、报告、综述及其他专题资料；了解政府观点（政策、会议、讲话）、学者观点（专著、杂志、访谈、论坛）、群众观点（调查、采访报道）等；把握其观点的分歧之处及当前课题存在的问题。常用的收集渠道有： 1、图书馆收集：包括电脑关键词检索、书目分类检索、索引工具书检索及咨询等。 2、互联网收集：包括通过搜索网站用关键词检索。常用的关键词有：调查、报告、综述、研究所、专题、历史、论文、索引等。 3、交流性收集：包括学术报告会、学术交流会、师生课堂交流、同行日常交流等。 然而，面对浩瀚的网络和图书馆资料，我们如何更快地收集到我们所需的信息呢？以下是收集资料的基本思路： 1、概况的线索，收集基础性资料：关注史学专著和教材（如《…史》、《…概论》），了解本课题的来龙去脉，了解历史上曾研究本课题的大学者、重要观点及代表作品，然后根据史论中提及的重要人物和著作追踪查询。 2、导师的线索，收集关键性资料：导师提供的阅读书目，一般都是导师认为值得一读的重要书目。以导师提供的阅读书单为源头，了解课题概况，追踪查阅文献资料，这也不愧为一个省力的好办法。 3、网络媒体的线索，收集前沿性资料：通过专业搜索网站、网站推荐链接等检索国内外关注该课题的知名网络。 （1）论文网：搜索历年的论文资料，了解学术动态。 （2）研究机构网站：进入我国的高校、研究所、相关专家的专业或专题网站、商业培训或教学辅导网站进行检索；借用网站收集的专题资料及研究成果，了解跟踪当前的研究动态。（3）政府网站：进入政府相关网站搜索政策法规及专题信息等；如北京之窗、人民代表大会等。 （4）海外网站：进入海外的相关网站及学者论坛等进行检索，捕捉相关资料或不同观点。 （5）新闻媒体网站：进入电视、广播、报纸等主流媒体网站，收集相关的重大新闻、事件、讲话及评论等。 （6）网络图书馆：进入国家重点图书馆及书库网络，弥补本地图书馆资料不足的缺陷。 （7）出版社和书店网络：进入出版社和书店网站，了解最新出版的图书信息。 三、 文献与信息的收集方法 1、索引逆查法：在使用索引工具书查询文献资料时，常采用逆查法，按课题检索的时间范围，由近及远地查找文献，适用于全面获得资料。 2、引文追溯法：以检索到与课题相关的一批文献为起点，通过这些文献的引文、注释以及附录参考文献为线索进行追踪查找，适用于文献线索很少的情况下使用，其缺点是获得的文献往往不全面。 3、网络搜索法：充分利用搜索网站、书库网站、中外网络图书馆网站、论文网站等，对资料的资料号、标题、作者、摘要、附录等，作分类检索、模糊检索、转化检索、英文检索。 四、 文献与信息的记录 1、标记或眉批：在精读著作上的空白处写上自己的见解或评语、或解释、或质疑；在重点、难点、精彩处画上各种记号。 2、抄录或复印：在卡片或笔记本上记下原文的重要处、精彩处或重要的材料，以作为自己今后写作时论证、引证之用。篇幅太长也可以采用剪报、复印等方式。摘录时要注明出处，包括主要责任人或作者，书名或篇名，出版地及出版社、出版时间或杂志卷期、页码等。 3、提纲：把原文的基本内容、主题、观点，独到之处、精彩之处等，用自己的话加以概括，应注明思想来源同上。 4、札记和做文献综述：做札记就是在笔记本上随时记下自己读书时的心得体会和各种联想。
如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》（1952-1995）和《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）。
要看你什么论文了，而且还要根据你自己论文的主题和对象以及论文的信息来看的，找的话很难找到51调查网上可以帮你做你自己想要的数据，然后你把调查什么方面的东西和信息做成问卷就可以了。
【中国知网】中国知网是高校都用的学术资源网站，论文、期刊和外文文献都可以在这里找到，需要充值钱进去花钱下载才可以，毕竟是要引用别人的知识储备。直接在官网搜索想要的论文/期刊，也可以通过输入搜索关键词来找到需要的东西，外文文献相对比较难找点。【中国数据网】中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据，接着可以在“数据查询”里点相关数据查询，有年度、季度、月度数据，也有普查、国际和部门数据，里面还有细分指标数据查询。如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等，可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。【中国期刊库里面都是中国各种出版社的期刊，可以花钱购买正版、高质量的论文/期刊，也可以下载一些免费的资料，看个人是不是需要了，我是觉得知网里的论文和期刊已经足够用了。【其他网站】再比如，不同的专业可以查询不同的网站，中国互联网络信息中心（CNNIC）可以在“互联网发展研究”里面下载《中国互联网发展状况统计报告》找到中国互联网使用情况的相关数据；而“中国城市金融学会”里可以下载最近关于经济、金融、医药等方面的优秀论文/期刊文章，还有研究报告都可以用，这两个网站都是可以免费下载的。
一个简洁明了的办法:用Google财经，非常简单方便，点开公司页面后，会提供大量信息。路透社也提供专业的财经信息服务！
推荐四川党建期刊集团的《金融时代》杂志。这本杂志的定位是：泛金融类智库型综合财经杂志，智库，那一定适合发表你的论文。
经济类的刊物都可以发表 还有工科类综合
金融经济就不错啊！有什么需要可以找我！
有本金融好像是这方面的
写论文找很详细的数据的话，一般书本上就有或者是找相关内容的一些数据，比如说关于血淋漓学报告的话，那你可以找一些关于人体的一些结构之类的数据。
方法/步骤国家哲学社会科学文献中心这里的文档是免费下载的，提供各类哲学社会科学文献，搜索功能强大，提供分类、提名等搜索，还可以通过输入关键词进行查找。其中搜索了中外期刊7000多种，还有图书、古籍上线数据已超千万，内容非常丰富，很适合写论文查找资料。请点击输入图片描述中国国家社会图书馆中国国家社会图书馆是中国国家图书馆的在线网站，它内置了文津所搜，可以搜索藏书，还能够免费搜索到电子期刊、图书、论文、报纸还有各种工具书等，对写论文会非常有帮助。请点击输入图片描述德国Springer这个网站是世界著名的科技出版集团，而且已经在我们国内开通了SpringerLink服务。SpringerLink服务的所有资源又分为人文、生物、天文等12个学科，提供大量的相关期刊、图书等查询，大部分图书都支持PDF下载，对毕业生的论文会有很大帮助。请点击输入图片描述国家数据写作论文的时候不可避免的需要用到很多数据，尤其是理工科的论文对数据要求非常严格，在这里可以帮助自己的论文找到数据支撑，对写论文的帮助会非常的大。请点击输入图片描述术语在线这是由全国科学技术名词审定委员会主办的平台，基本上可以满足各个领域的论文术语检索要求，覆盖了基础学科、工程与技术学科、农业科学、医学等100多个学科，可以很好的满足毕业论文中专业术语的要求。请点击输入图片描述百度文库百度文库是百度发布的在线分享的一个平台，百度文库涵盖了非常丰富的资料文档等，在这里可以 查看到各个领域的资料，对写论文会非常有帮助。请点击输入图片描述
你可以去UC Irvine Machine Learning Repository，这是一个专门储存数据挖掘数据的数据库，数据可免费下载，一般较常见的数据都有：
不知道
你需要做哪方面的算法呢 ？聚类分类关联还是异常检测需要文本，还是数字一维还是多维其实可以写程序自己从网上抓的