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由聚合数据举办的高质量 AI 数据集征集活动「数据启元计划」升级版本正在持续进行中。欢迎开发者们积极提供高质量数据集，诚邀大家加入这场从入驻到变现的双向奔赴之旅~

目前，通过我们的严格筛选及权威审核，保证数据集具备权威性、时效性与合规性。精选数据集正在聚合数据官网持续上架中，为开发者、科研机构及企业提供"即取即用"的数据集燃料。

接上期，我们继续挑选了五大高质量数据集，作为精选合集第四弹。它们覆盖金融财税、机械制造、轨道交通等多个行业领域，分别是：

• 机械图纸数据集

• 海外社媒平台数据集

• K12 教学课件数据集

• 苏州轨道交通出行 OD 统计数据集

• 金融领域及非金融领域中文对话数据集

机械图纸数据集

数据集概述

本数据集涵盖各类机械加工图纸，整合多难度 QA 问答、整图结构化解析、元素定位三类核心数据。有效解决了机械图纸数据稀缺、标注专业度高、整合成本高的行业痛点，通过 LLM+人工双重校验保障数据精准规范，可适用于工业 AI 模型训练、机械图纸智能解读等场景，助力提升图纸解析效率与模型专业适配性。

数据集特色

• 提供递进式数据标注：集合了问答、解析、定位三种不同类型的标注。

• AI+人工校验机制：通过 LLM 预处理加专业人员审核的双重验证。

• 覆盖不同层次：多难度 QA 问答设计，从基础元件识别到复杂装配关系理解。

• 图纸全景式解析：注重元素间的关联关系，提供完整的机械系统理解框架。

应用场景

• 智能制造质检

  通过图纸中的尺寸标注、公差要求等信息，实现产品质量自动化检测和控制。

• 智能设计辅助

  基于对图纸的理解，AI 可以为工程师提供设计改进建议、材料优化方案。

• 数字化工厂建设

  为工厂的设备管理、工艺规划、生产调度等提供图纸理解能力。

• 供应链协同

  帮助供应链各环节快速准确理解技术图纸，减少因误读导致问题和沟通成本。

海外社媒平台数据集

数据集概述 

本数据集涵盖 Facebook、Instagram、X（Twitter）、Linkedln、YouTube、Tik Tok等平台对应账号的发布内容、点赞数、标签、转发、评论情感，适用于舆情分析、多模态训练、内容审核模型训练。

数据集特色

• 平台覆盖全面

  Facebook、Instagram、X、LinkedIn、YouTube、TikTok 六大海外平台。

• 字段维度丰富

  提供文本内容，还包含点赞、转发、评论等互动指标并附带情感倾向标签。

• 多模态支持

  涵盖文本、图片、视频等多媒体内容，满足多模态 AI 训练需求。

• 实时更新机制

  数据持续采集更新，确保舆情分析和模型训练都能用最新语料。

• 合规预处理

  原始数据已做脱敏和清洗，可直接用于商业场景，降低客户合规风险。

应用场景

• AI 模型基础训练

  图片、文本、视频等多类型结构化数据加速 AI 数据准备。

• 舆情监控

  实时获取社媒帖文、评论等内容，为品牌舆情管理、广告投放优化作数据支撑。

• 自然语言处理

  丰富语言样本库，有效提升模型多语言适配性。

• 多模态模型的训练

  优化图像生成与识别效果，完善音视频相关处理能力。

K12 教学课件数据集

数据集概述

该数据集包含上万套 K12 全学段优质课件资源，链接 C 端教师与 B 端教育企业。可解决教师常规课、公开课备课效率低的问题，助力教育机构快速搭建资源库，支撑教育平台资源集成，推动优质教学资源普惠，高效服务 K12 教育教学与数字化转型需求。

数据集特色

• 规模覆盖：上万套课件无缝覆盖 K12 十二年级。

• 质量优势：所有资源均经一线名师打磨。

• 生态连接：C 端教师即时共享，B 端企业一键集成。

• 平台支撑：标准格式+元数据标签。

• 数据合规：脱敏处理+版权溯源，内容版权与数据安全双重合规。

应用场景

1.K12 常规课备课

• 为小学、初中、高中各学段教师提供对应学科常规课课件。

• 适配日常课堂教学节奏，帮助教师快速完成备课方案。

2.公开课 / 示范课准备

• 提供经过打磨的优质公开课课件。

• 涵盖重难点突破、互动设计、课件视觉呈现等优化内容。

• 助力教师提升公开课展示效果。

3.教育平台资源集成

• 互联网大厂教育资源库、教育 SaaS 企业通过 API 接口接入课件资源。

• 完善自身平台的备课资源生态，为平台用户提供一站式教学资源服务。

苏州轨道交通出行 OD 统计数据集

数据集概述 

该数据集统计了苏州轨道交通各站点间的出行 OD（Origin-Destination）排名信息，包括进站、出站车站名称、客流量、排名及交易日期。核心价值在于揭示乘客出行规律与热点路径，可用于优化线路规划、调度资源配置、提升运营效率，适用于交通管理、商业选址分析等场景。

数据集特色

• 实时性统计：包含交易日期信息，反映不同时间段下的客流变化。

• 全网络覆盖：覆盖苏州轨道交通网络的全部运营站点，形成完整的 OD 矩阵。

• 排名结构化：不仅包含绝对客流量，还提供排名信息。

• 双向流动记录：完整的 OD 配对数据能够准确追踪乘客的完整出行链。

• 商业级精度：数据精度达到商业应用标准。

• 标准化格式：采用统一的数据格式和编码标准。

应用场景

• 运营调度与智能排班

  通过实时的 OD 矩阵，运营方可以精准识别早晚高峰的“潮汐客流”方向。

• 城市规划与线网设计

  通过分析长距离的 OD 对，规划师可以识别出主要的通勤走廊。

• 应急管理与安全保障

  在节假日或恶劣天气期间，模型可以预测特定站点的客流聚集风险。

• 商业化服务与体验提升

  基于对乘客历史出行模式的挖掘，APP 可以提供定制化的拥挤路线规避。

金融领域及非金融领域中文对话数据集

数据集概述

本数据集是一个大规模、多领域、高质量的中文商业对话语音数据集。核心内容为真实或高度仿真的业务场景下，领域专家（业务人员）与消费者（C端用户）之间的对话录音及其转写文本。

数据集特色

• 真实脱敏处理

  在保留金融语义和业务特征的前提下，对敏感信息做脱敏。

• 多轮对话结构

  语料中包含大量多轮场景、对话交互。

• 领域术语标准化

  对“年化收益率”“T+0赎回”等术语归一化标注。

• 情感标签隐含

  对话中自然携带抱怨、焦急、满意等情绪信号。

• 口语化书面语并存

  既有电话客服的口语化表达，也有在线打字的书面短句。

• 时间跨度完整

  横跨多个季度，包含营销活动、年末冲量、节假日等高峰与低谷。

应用场景

• 语音识别模型训练与优化

  用于训练在高噪音、多口音等环境下仍保持高准确率的语音识别模型。

• 对话系统与智能客服

  基于此数据训练模型，使其能够处理用户的业务咨询、办理业务、查询状态。

• 情感分析与语音情绪识别

  通过分析对话中的文本和语音语调，训练模型识别用户的情绪状态。

• 语音合成

  用于训练专业、亲切的客服语音合成模型。

「数据启元计划」正在努力打造开放、创新、安全的数据共享生态。我们期待更多合作伙伴参与进来，共同书写数据赋能产业的崭新篇章。如果对以上数据集感兴趣，欢迎访问聚合数据官网了解更多！大量精选数据集请持续关注本公众号内容~