数据可视化数据集的来源非常广泛，涵盖了各种类型的数据和应用场景。以下是一些常见的数据可视化数据集来源：
1. 公开数据集（Open Data）：许多组织和机构都提供了开放的数据，这些数据可以用于数据可视化。例如，美国地质调查局（USGS）的地表覆盖数据、世界卫生组织（WHO）的疾病和健康相关数据等。
2. 政府和公共部门报告：政府部门和公共机构经常发布关于经济、社会、环境等方面的报告。这些报告通常包含了大量的统计数据和图表，可以用于数据可视化。
3. 学术研究和出版物：许多学术期刊和研究报告会发表关于特定主题的研究结果。这些研究可能会使用数据可视化来展示他们的发现。
4. 商业数据库和API：许多公司和组织提供商业数据库和API，这些数据可以用于数据可视化。例如，亚马逊的AWS IoT Core API、谷歌的Firebase Database等。
5. 开源项目和社区：许多开源项目和社区会分享他们的数据集和可视化工具。例如，Kaggle、GitHub上的开源项目等。
6. 社交媒体和网络：社交媒体平台和网络论坛经常会分享关于特定主题的数据和图表。例如，Twitter上的实时数据分析、Reddit上的讨论帖子等。
7. 新闻报道和媒体：新闻媒体和新闻网站经常会报道有关特定事件或现象的数据。这些数据可以用于数据可视化，以帮助观众更好地理解事件的背景和影响。
8. 个人和团体收集的数据：有些人或团体可能会收集大量的数据，并希望将这些数据用于数据可视化。他们可能会创建自己的数据集，或者从其他来源获取数据，然后使用数据可视化工具进行展示。
9. 在线课程和教程：许多在线课程和教程会教授如何使用数据可视化工具和技术。这些资源通常会提供一些实际的案例研究和数据集，以便学生可以学习和实践。
10. 开源软件和库：许多开源软件和库都包含了用于数据可视化的功能。这些库和工具可以帮助开发者快速地创建数据可视化。
总之，数据可视化数据集的来源非常多样，涵盖了各种类型的数据和应用场景。通过利用这些数据集，我们可以更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
