一、python数据来源来源？
它的数据来源主要是来源于它的数据库
二、产业数据来源？
1.流动数据。也可以称之为物联网，这些数据可接连到您的IT网络连接设备。当这些数据来到您的网络设备上时，您需要进一步对其分析来决定那些数据是否有意义，其中有意义的可以保留，而那些没意义的则可以删除。关于流动数据的更多理解，您可以阅读其相关白皮书。
2.社交数据。社交数据在社交互动中越来越具有吸引力，尤其是它的营销功能。但是这些数据通常是在非结构化或半结构化形式,对于一个公司当使用和分析这些数据信息的时候，不仅要考虑数据的规模,大数据应用也是一个独特的挑战。
3.公开来源。庞大的数据可以通过打开数据源，像美国政府的数据，CIA世界各国概况或者欧盟开放数据门户等等。
三、谷雨数据来源？
谷雨源自古人“雨生百谷”之说，每年4月20日或21日太阳到达黄经30°时为谷雨。
四、wps数据来源？
选中公式单元格---查看编辑栏公式里面的数据引用就是数据来源!!!
五、GIS数据来源？
1、地图：各种类型的地图是GIS最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式。我国大多数的GIS系统其图形数据大部分都来自地图。
2、遥感影像数据：遥感影象是GIS中一个极其重要的信息源。通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影象还可以取得周期性的资料，这些都为GIS提供了丰富的信息。
3、数字数据：目前，随着各种专题图件的制作和各种GIS系统的建立，直接获取数字图形数据和属性数据的可能性越来越大。数字数据也成为GIS信息源不可缺少的一部分。
六、财经数据来源？
财经的数据来源于公司的素财务状况，源于市场的财务数据统计
七、bp数据来源？
BP神经网络数据预测
1目的：利用BP神经网络进行数据预测。
2 特点
3 原理
人工神经元模型
4 算法
5 流程
6 源代码
clear; clc;
TestSamNum = 20; % 学习样本数量
ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量
HiddenUnitNum=8; % 隐含层
InDim = 3; % 输入层
OutDim = 2; % 输出层
% 原始数据
% 人数(单位：万人)
sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
% 机动车数(单位：万辆)
sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6...
2.7 2.85 2.95 3.1];
% 公路面积(单位：万平方公里)
sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ...
0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
% 公路客运量(单位：万人)
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ...
22598 25107 33442 36836 40548 4292743462];
% 公路货运量(单位：万吨)
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ...
13320 16762 18673 20724 20803 21804];
p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵
t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵
[SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对（输入和输出）初始化
SamOut = tn; % 输出样本
MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数
lr = 0.05; % 学习率
E0 = 1e-3; % 目标误差
rng('default');
W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值
B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值
W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值
B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值
ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1);
for i = 1 : MaxEpochs
HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出
NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出
Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差
SSE = sumsqr(Error); % 能量函数（误差平方和）
ErrHistory(i) = SSE;
if SSE < E0
break;
end
% 以下六行是BP网络最核心的程序
% 权值（阈值）依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量
Delta2 = Error;
Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut);
dW2 = Delta2 * HiddenOut';
dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1);
dW1 = Delta1 * SamIn';
dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1);
% 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正
W2 = W2 + lr*dW2;
B2 = B2 + lr*dB2;
% 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正
W1 = W1 + lr*dW1;
B1 = B1 + lr*dB1;
end
HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果
NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层输出最终结果
a = postmnmx(NetworkOut, mint, maxt); % 还原网络输出层的结果
x = 1990 : 2009; % 时间轴刻度
newk = a(1, :); % 网络输出客运量
newh = a(2, :); % 网络输出货运量
subplot(2, 1, 1);
plot(x, newk, 'r-o', x, glkyl, 'b--+');
legend('网络输出客运量', '实际客运量');
xlabel('年份');
ylabel('客运量/万人');
subplot(2, 1, 2);
plot(x, newh, 'r-o', x, glhyl, 'b--+');
legend('网络输出货运量', '实际货运量');
xlabel('年份');
ylabel('货运量/万吨');
% 利用训练好的网络进行预测
pnew=[73.39 75.55
3.9635 4.0975
0.9880 1.0268]; % 2010年和2011年的相关数据；
pnewn = tramnmx(pnew, minp, maxp);
HiddenOut = logsig(W1*pnewn + repmat(B1, 1, ForcastSamNum)); % 隐含层输出预测结果
anewn = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, ForcastSamNum); % 输出层输出预测结果
anew = postmnmx(anewn, mint, maxt);
disp('预测值d：');
disp(anew);
八、京东数据来源？
自主访问：一级来源，访客直接进入您的店铺，或者访客通过我的京东页面和购物车及支付页面进入您的店铺。
直接访问：二级来源，访客没有经过其他页面直接打开您的店铺。
我的京东：二级来源，app端我的京东上各个位置进入到您的店铺。
我的京东首页：三级来源，访客通过我的京东首页上的位置进入到您的店铺。
我的订单：三级来源，访客通过我的订单页面进入到您的店铺，包括待付款、待收货、退换/售后等订单类型。
浏览记录：三级来源，访客通过我的京东页面上的浏览记录访问您的店铺。
我的钱包：三级来源，访客通过我的钱包进入到您的店铺，包括京豆、优惠券、白条、京东卡/E卡等。
我的街：三级来源，访客通过我的京东页面下方为你推荐下第一个坑位我的街进入到您的店铺，主要是系统通过用户浏览习惯进行的推荐。
客户服务：三级来源，访客通过我的京东页面上的客户服务进入到您的店铺。
我的活动（预约/拍卖等）：访客点击我的京东页面上的我的活动，进入我的活动，通过我的活动进入到您的店铺，包括我的预约、我的租赁等活动。
登录/注册：访客通过登录京东或注册账号等页面进入到您的店铺。
京东会员：三级来源，访客京东会员页面进入到您的店铺，京东会员页面入口包括我的京东首页头像右侧用户会员入口，包括会员权益、任务中心、会员专享等。
评价中心：三级来源，访客通过我的京东首页的待评价点击到达评价中心，通过评价中心的页面进入到您的店铺。
账户设置：三级来源，访客通过我的京东头像或右上角齿轮点击进入到账户设置页面，包含陪伴计划、我的账务信息、尺码助手、我的爱车等，通过账户设置页面进入到您的店铺流量统一归为账户设置。
会员plus：三级来源，访客通过百宝箱中或我的京东页面上的plus会员页面点击进入您的店铺。
购物车：二级来源，访客通过购物车页面，以及相应的支付页面等进入到您的店铺。
购物车主页：三级来源，访客通过购物车页面访问您的店铺，包括购物车商品以及购物车中的为你推荐等位置。
套餐办理：三级来源，用户购买流量卡充值卡等虚拟商品过程中选号入网办理套餐的页面，页面链接为http://m-eve.jd.com/business/开头。
结算页：三级来源，用户通过购买商品的整个结算支付流程中的页面进入到您的店铺。
站内免费：一级来源，访客通过京东站内非广告来源进入到您的店铺的来源汇总。
消息中心：二级来源，访客通过京东app右上角消息中心里的内容点击进入到您的店铺。
降价通知：三级来源，用户在浏览商品时设置的降价通知，当商品价格低于设置价格时，会在用户消息中心做推送，此来源说明用户通过这个降价通知来源进入您的店铺。
消息中心页：三级来源，用户点击京东app右上角进入到消息中心页面，从消息中心页面点击模块进入到您的店铺，消息中心页面包括客服沟通、物流通知、优惠促销等模块。
我的日历：三级来源，访客通过百宝箱或消息中心右上角日历图标进入到我的日历模块，此模块按照日期显示每天京东主站举行的活动，用户可以直接添加活动提醒。
AppPush：三级来源，开通手机京东app推送的用户，直接通过手机app推送的消息，点击进入到您的店铺。
咚咚客服：三级来源。客户通过手机京东APP点击产品进入产品页面下滑点击供应商/联系卖点。
京东首页：二级来源，访客通过手机或ipad京东app首页进入到您的店铺，包括http://m.jd.com开头的内嵌页面。
领券中心：二级来源，点击京东首焦下方的“领券”可以进入到领券中心，访客通过领券中心页面进入到您的店铺页面的流量，归纳为领券中心。
领京豆：二级来源，点击京东首焦下方的”领京豆”可以进入到领京豆，访客通过领京豆的页面进入到您的店铺页面的流量，归纳为领京豆。
京东搜索：二级来源，访客在京东app首页输入关键词进行搜索，通过搜索结果页进入到您的店铺的来源，归纳为京东搜索。
百宝箱：二级来源，京东首焦下方向右滑动，点击全部，可以进入到百宝箱页面，访客通过百宝箱进入到您的店铺，归纳为百宝箱。
排行榜：二级来源，百宝箱内或京东首页第二轮播图下方以及其他模块，可以进入到排行榜页面，访客通过排行榜页面进入到您的店铺，归纳为排行榜来源。
1元抢宝：二级来源，百宝箱内或其他渠道进入到1元抢宝页面，访客通过1元抢宝页面进入到您的店铺，归纳为1元抢宝来源。
发现好货：二级来源，在第二个首焦的下方有一个发现好货的入口，从这里或其他位置可以进入发现好货页面，通过发现好货上的任意位置进入到您的店铺，来源归纳为发现好货。
发现好店：二级来源，京东首页比较靠下方的地方有发现好店栏目，点击更多好店可以到达发现好店页面，访客通过发现好店页面进入到您的店铺，归纳为发现好店的来源。
分类：二级来源，京东app最下方第二个按钮进入到分类模块，分类包括此页面，及点选了三级类目下的结果页面。
分类列表：三级来源，点击app下方分类按钮进入分类列表页，访客通过这个分类列表页上的任意点击位进入到您的店铺，来源归纳为分类列表。
三级类目：三级来源，访客点选分类下的三级类目名称进入到分类结果页，然后通过这个分类结果页进入到您的店铺的来源，归纳为三级类目来源。
为你推荐：二级来源，为你推荐是京东通过大数据计算，为用户推荐商品，在京东首页底部以及我的京东底部都有为你推荐模块，通过为你推荐模块进入到您的店铺的来源，归纳为为你推荐来源。
看相似：二级来源，为你推荐或浏览记录的商品，右下角有看详细按钮，点击看相似按钮，可以进入到该商品的相似商品页，访客通过相似商品页进入到您的店铺，归纳为看相似来源。
九、数据来源定义？
01 远古时代的数据
「数据」本身是存在的，就像空气，只有出现雾霾使它显式地呈现在我们脑海里。在百万年前，推及上亿年前，在人类没有出现在这个蓝色星球之时，数据这个事物一直在那里，它等待着的是人类那灵光乍现的智慧赋予它正真的含义。
在没有计算这个高端的家伙之前，人们为了让「数据」更加具象，便于统计，进行了至今数万的探索。在身边坚硬的物体如石器、骨片以及树干为载体，刻下纹理来代表对现实事物的表达，似乎成为了一个理所当然的开始。
1960年在非洲乌干达与扎伊尔交界处的伊尚戈渔村发掘的一根记数刻骨“Ishango Bone”（伊尚戈骨头），这是距今一万前伊尚戈人新石器时代早期的作品，是最早的刻符记数实物。远古部落人民使用这些凹痕记录日常的交易活动、物资储备和大事小情，并用他们来进行基本的算术计算。
02 现代化的数据
在今日计算机普及的社会里，数据更是显得非常有存在感，身处于大数据时代的我们已然意识到数据的重要性。那么什么是数据呢？看起来简单的问题，往往是最复杂的。
当下对数据更普遍的定义往往是从计算机原住民的视角。我们对客观事物进行观察、度量、猜测，按照统一或者不统一的尺度标准将结果予以记录，这些记录或多或少，都是数据。这些数据期望是未经加工的，它们能非常良好地代表原始事物本来的面貌和形态。
国际数据管理协会（DAMA）也认为，数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现。也就是说，数据要表现事实，受限于数据的采集技术以及数据解读能力，这或许这是一种理想。
数据表征存在，存在是不以人的意志为转移，包括物质的和精神的。物质方面有大自然中的风、雨、雷、电、人和动物等实体，这些是有明确感知的，非常方便数据化。在精神方面，人的欢乐、哀怨等情绪可以被大量多次主观度量，最终也可以形成数据。
数据似乎往往应用于实体，实体是大多数据刻画的对象。在刻画实体时往往需要系统数据，单一的数据似乎不那么受欢迎。在拥有了大量的对一个实体的刻画数据后，经常会从量变发生质变。
集结数据成为「信息」，加工信息成为「知识」，运用知识产生「智慧」，数据成为低层的驱动者；它们之间环环相扣、循序渐进，构成了「DIKW 金字塔」。
数据-信息-知识转化模型
我们再来看看东方智慧。中文词语「数据」暂且不论其词源，容我们从字面窥探一二。
「数」有两层含义，一个是数据往往用数字来记录事实，如一个人的年龄，一座山的高度；另个一个层面是它用数学的方法来进行统计最终得到记录结果，如一群人的平均年龄和群峰的平均高度，都应用了数学中的平均数概念。
再看「据」，我将据理解为日常生活中的票据，票据是证明，证明发生过此事，是人类大脑缺点的补充，是对时间的凝固，因此「据」是事实。所谓数据就是事实的数字化凭据。
03 展望未来
正如开头所讲的一样，对于数字时代的我们，数据或许真的和空气一样，已经不需要我们再去思考其概念。
当我们每天生活有数字化加持的小区里，工作在繁华的智能办公商业区，享受着数字生活的便利时，这一切显得是那么自然，而这也正是物联网时代下新的数据生态。
十、toobigdata数据来源？
toobigdata是一个大数据的网站，包含了抖音与快手两大平台的各种数据，给我们提供了更直观的数据分析，不仅有抖音的官方资源，还有众多第三方的各种合作机构