一、python數據來源來源？
它的數據來源主要是來源于它的數據庫
二、產業數據來源？
1.流動數據。也可以稱之為物聯網，這些數據可接連到您的IT網絡連接設備。當這些數據來到您的網絡設備上時，您需要進一步對其分析來決定那些數據是否有意義，其中有意義的可以保留，而那些沒意義的則可以刪除。關于流動數據的更多理解，您可以閱讀其相關白皮書。
2.社交數據。社交數據在社交互動中越來越具有吸引力，尤其是它的營銷功能。但是這些數據通常是在非結構化或半結構化形式,對于一個公司當使用和分析這些數據信息的時候，不僅要考慮數據的規模,大數據應用也是一個獨特的挑戰。
3.公開來源。龐大的數據可以通過打開數據源，像美國政府的數據，CIA世界各國概況或者歐盟開放數據門戶等等。
三、谷雨數據來源？
谷雨源自古人“雨生百谷”之說，每年4月20日或21日太陽到達黃經30°時為谷雨。
四、wps數據來源？
選中公式單元格---查看編輯欄公式里面的數據引用就是數據來源!!!
五、GIS數據來源？
1、地圖：各種類型的地圖是GIS最主要的數據源，因為地圖是地理數據的傳統描述形式。我國大多數的GIS系統其圖形數據大部分都來自地圖。
2、遙感影像數據：遙感影象是GIS中一個極其重要的信息源。通過遙感影象可以快速、準確地獲得大面積的、綜合的各種專題信息，航天遙感影象還可以取得周期性的資料，這些都為GIS提供了豐富的信息。
3、數字數據：目前，隨著各種專題圖件的制作和各種GIS系統的建立，直接獲取數字圖形數據和屬性數據的可能性越來越大。數字數據也成為GIS信息源不可缺少的一部分。
六、財經數據來源？
財經的數據來源于公司的素財務狀況，源于市場的財務數據統計
七、bp數據來源？
BP神經網絡數據預測
1目的：利用BP神經網絡進行數據預測。
2 特點
3 原理
人工神經元模型
4 算法
5 流程
6 源代碼
clear; clc;
TestSamNum = 20; % 學習樣本數量
ForcastSamNum = 2; % 預測樣本數量
HiddenUnitNum=8; % 隱含層
InDim = 3; % 輸入層
OutDim = 2; % 輸出層
% 原始數據
% 人數(單位：萬人)
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];
% 機動車數(單位：萬輛)
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];
% 公路面積(單位：萬平方公里)
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];
% 公路客運量(單位：萬人)
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ...
22598 25107 33442 36836 40548 4292743462];
% 公路貨運量(單位：萬噸)
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]; % 輸入數據矩陣
t = [glkyl; glhyl]; % 目標數據矩陣
[SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始樣本對（輸入和輸出）初始化
SamOut = tn; % 輸出樣本
MaxEpochs = 50000; % 最大訓練次數
lr = 0.05; % 學習率
E0 = 1e-3; % 目標誤差
rng('default');
W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化輸入層與隱含層之間的權值
B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化輸入層與隱含層之間的閾值
W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化輸出層與隱含層之間的權值
B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化輸出層與隱含層之間的閾值
ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1);
for i = 1 : MaxEpochs
HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隱含層網絡輸出
NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 輸出層網絡輸出
Error = SamOut - NetworkOut; % 實際輸出與網絡輸出之差
SSE = sumsqr(Error); % 能量函數（誤差平方和）
ErrHistory(i) = SSE;
if SSE < E0
break;
end
% 以下六行是BP網絡最核心的程序
% 權值（閾值）依據能量函數負梯度下降原理所作的每一步動態調整量
Delta2 = Error;
Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut);
dW2 = Delta2 * HiddenOut';
dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1);
dW1 = Delta1 * SamIn';
dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1);
% 對輸出層與隱含層之間的權值和閾值進行修正
W2 = W2 + lr*dW2;
B2 = B2 + lr*dB2;
% 對輸入層與隱含層之間的權值和閾值進行修正
W1 = W1 + lr*dW1;
B1 = B1 + lr*dB1;
end
HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隱含層輸出最終結果
NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 輸出層輸出最終結果
a = postmnmx(NetworkOut, mint, maxt); % 還原網絡輸出層的結果
x = 1990 : 2009; % 時間軸刻度
newk = a(1, :); % 網絡輸出客運量
newh = a(2, :); % 網絡輸出貨運量
subplot(2, 1, 1);
plot(x, newk, 'r-o', x, glkyl, 'b--+');
legend('網絡輸出客運量', '實際客運量');
xlabel('年份');
ylabel('客運量/萬人');
subplot(2, 1, 2);
plot(x, newh, 'r-o', x, glhyl, 'b--+');
legend('網絡輸出貨運量', '實際貨運量');
xlabel('年份');
ylabel('貨運量/萬噸');
% 利用訓練好的網絡進行預測
pnew=[73.39 75.55
3.9635 4.0975
0.9880 1.0268]; % 2010年和2011年的相關數據；
pnewn = tramnmx(pnew, minp, maxp);
HiddenOut = logsig(W1*pnewn + repmat(B1, 1, ForcastSamNum)); % 隱含層輸出預測結果
anewn = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, ForcastSamNum); % 輸出層輸出預測結果
anew = postmnmx(anewn, mint, maxt);
disp('預測值d：');
disp(anew);
八、京東數據來源？
自主訪問：一級來源，訪客直接進入您的店鋪，或者訪客通過我的京東頁面和購物車及支付頁面進入您的店鋪。
直接訪問：二級來源，訪客沒有經過其他頁面直接打開您的店鋪。
我的京東：二級來源，app端我的京東上各個位置進入到您的店鋪。
我的京東首頁：三級來源，訪客通過我的京東首頁上的位置進入到您的店鋪。
我的訂單：三級來源，訪客通過我的訂單頁面進入到您的店鋪，包括待付款、待收貨、退換/售后等訂單類型。
瀏覽記錄：三級來源，訪客通過我的京東頁面上的瀏覽記錄訪問您的店鋪。
我的錢包：三級來源，訪客通過我的錢包進入到您的店鋪，包括京豆、優惠券、白條、京東卡/E卡等。
我的街：三級來源，訪客通過我的京東頁面下方為你推薦下第一個坑位我的街進入到您的店鋪，主要是系統通過用戶瀏覽習慣進行的推薦。
客戶服務：三級來源，訪客通過我的京東頁面上的客戶服務進入到您的店鋪。
我的活動（預約/拍賣等）：訪客點擊我的京東頁面上的我的活動，進入我的活動，通過我的活動進入到您的店鋪，包括我的預約、我的租賃等活動。
登錄/注冊：訪客通過登錄京東或注冊賬號等頁面進入到您的店鋪。
京東會員：三級來源，訪客京東會員頁面進入到您的店鋪，京東會員頁面入口包括我的京東首頁頭像右側用戶會員入口，包括會員權益、任務中心、會員專享等。
評價中心：三級來源，訪客通過我的京東首頁的待評價點擊到達評價中心，通過評價中心的頁面進入到您的店鋪。
賬戶設置：三級來源，訪客通過我的京東頭像或右上角齒輪點擊進入到賬戶設置頁面，包含陪伴計劃、我的賬務信息、尺碼助手、我的愛車等，通過賬戶設置頁面進入到您的店鋪流量統一歸為賬戶設置。
會員plus：三級來源，訪客通過百寶箱中或我的京東頁面上的plus會員頁面點擊進入您的店鋪。
購物車：二級來源，訪客通過購物車頁面，以及相應的支付頁面等進入到您的店鋪。
購物車主頁：三級來源，訪客通過購物車頁面訪問您的店鋪，包括購物車商品以及購物車中的為你推薦等位置。
套餐辦理：三級來源，用戶購買流量卡充值卡等虛擬商品過程中選號入網辦理套餐的頁面，頁面鏈接為http://m-eve.jd.com/business/開頭。
結算頁：三級來源，用戶通過購買商品的整個結算支付流程中的頁面進入到您的店鋪。
站內免費：一級來源，訪客通過京東站內非廣告來源進入到您的店鋪的來源匯總。
消息中心：二級來源，訪客通過京東app右上角消息中心里的內容點擊進入到您的店鋪。
降價通知：三級來源，用戶在瀏覽商品時設置的降價通知，當商品價格低于設置價格時，會在用戶消息中心做推送，此來源說明用戶通過這個降價通知來源進入您的店鋪。
消息中心頁：三級來源，用戶點擊京東app右上角進入到消息中心頁面，從消息中心頁面點擊模塊進入到您的店鋪，消息中心頁面包括客服溝通、物流通知、優惠促銷等模塊。
我的日歷：三級來源，訪客通過百寶箱或消息中心右上角日歷圖標進入到我的日歷模塊，此模塊按照日期顯示每天京東主站舉行的活動，用戶可以直接添加活動提醒。
AppPush：三級來源，開通手機京東app推送的用戶，直接通過手機app推送的消息，點擊進入到您的店鋪。
咚咚客服：三級來源。客戶通過手機京東APP點擊產品進入產品頁面下滑點擊供應商/聯系賣點。
京東首頁：二級來源，訪客通過手機或ipad京東app首頁進入到您的店鋪，包括http://m.jd.com開頭的內嵌頁面。
領券中心：二級來源，點擊京東首焦下方的“領券”可以進入到領券中心，訪客通過領券中心頁面進入到您的店鋪頁面的流量，歸納為領券中心。
領京豆：二級來源，點擊京東首焦下方的”領京豆”可以進入到領京豆，訪客通過領京豆的頁面進入到您的店鋪頁面的流量，歸納為領京豆。
京東搜索：二級來源，訪客在京東app首頁輸入關鍵詞進行搜索，通過搜索結果頁進入到您的店鋪的來源，歸納為京東搜索。
百寶箱：二級來源，京東首焦下方向右滑動，點擊全部，可以進入到百寶箱頁面，訪客通過百寶箱進入到您的店鋪，歸納為百寶箱。
排行榜：二級來源，百寶箱內或京東首頁第二輪播圖下方以及其他模塊，可以進入到排行榜頁面，訪客通過排行榜頁面進入到您的店鋪，歸納為排行榜來源。
1元搶寶：二級來源，百寶箱內或其他渠道進入到1元搶寶頁面，訪客通過1元搶寶頁面進入到您的店鋪，歸納為1元搶寶來源。
發現好貨：二級來源，在第二個首焦的下方有一個發現好貨的入口，從這里或其他位置可以進入發現好貨頁面，通過發現好貨上的任意位置進入到您的店鋪，來源歸納為發現好貨。
發現好店：二級來源，京東首頁比較靠下方的地方有發現好店欄目，點擊更多好店可以到達發現好店頁面，訪客通過發現好店頁面進入到您的店鋪，歸納為發現好店的來源。
分類：二級來源，京東app最下方第二個按鈕進入到分類模塊，分類包括此頁面，及點選了三級類目下的結果頁面。
分類列表：三級來源，點擊app下方分類按鈕進入分類列表頁，訪客通過這個分類列表頁上的任意點擊位進入到您的店鋪，來源歸納為分類列表。
三級類目：三級來源，訪客點選分類下的三級類目名稱進入到分類結果頁，然后通過這個分類結果頁進入到您的店鋪的來源，歸納為三級類目來源。
為你推薦：二級來源，為你推薦是京東通過大數據計算，為用戶推薦商品，在京東首頁底部以及我的京東底部都有為你推薦模塊，通過為你推薦模塊進入到您的店鋪的來源，歸納為為你推薦來源。
看相似：二級來源，為你推薦或瀏覽記錄的商品，右下角有看詳細按鈕，點擊看相似按鈕，可以進入到該商品的相似商品頁，訪客通過相似商品頁進入到您的店鋪，歸納為看相似來源。
九、數據來源定義？
01 遠古時代的數據
「數據」本身是存在的，就像空氣，只有出現霧霾使它顯式地呈現在我們腦海里。在百萬年前，推及上億年前，在人類沒有出現在這個藍色星球之時，數據這個事物一直在那里，它等待著的是人類那靈光乍現的智慧賦予它正真的含義。
在沒有計算這個高端的家伙之前，人們為了讓「數據」更加具象，便于統計，進行了至今數萬的探索。在身邊堅硬的物體如石器、骨片以及樹干為載體，刻下紋理來代表對現實事物的表達，似乎成為了一個理所當然的開始。
1960年在非洲烏干達與扎伊爾交界處的伊尚戈漁村發掘的一根記數刻骨“Ishango Bone”（伊尚戈骨頭），這是距今一萬前伊尚戈人新石器時代早期的作品，是最早的刻符記數實物。遠古部落人民使用這些凹痕記錄日常的交易活動、物資儲備和大事小情，并用他們來進行基本的算術計算。
02 現代化的數據
在今日計算機普及的社會里，數據更是顯得非常有存在感，身處于大數據時代的我們已然意識到數據的重要性。那么什么是數據呢？看起來簡單的問題，往往是最復雜的。
當下對數據更普遍的定義往往是從計算機原住民的視角。我們對客觀事物進行觀察、度量、猜測，按照統一或者不統一的尺度標準將結果予以記錄，這些記錄或多或少，都是數據。這些數據期望是未經加工的，它們能非常良好地代表原始事物本來的面貌和形態。
國際數據管理協會（DAMA）也認為，數據是以文本、數字、圖形、圖像、聲音和視頻等格式對事實進行表現。也就是說，數據要表現事實，受限于數據的采集技術以及數據解讀能力，這或許這是一種理想。
數據表征存在，存在是不以人的意志為轉移，包括物質的和精神的。物質方面有大自然中的風、雨、雷、電、人和動物等實體，這些是有明確感知的，非常方便數據化。在精神方面，人的歡樂、哀怨等情緒可以被大量多次主觀度量，最終也可以形成數據。
數據似乎往往應用于實體，實體是大多數據刻畫的對象。在刻畫實體時往往需要系統數據，單一的數據似乎不那么受歡迎。在擁有了大量的對一個實體的刻畫數據后，經常會從量變發生質變。
集結數據成為「信息」，加工信息成為「知識」，運用知識產生「智慧」，數據成為低層的驅動者；它們之間環環相扣、循序漸進，構成了「DIKW 金字塔」。
數據-信息-知識轉化模型
我們再來看看東方智慧。中文詞語「數據」暫且不論其詞源，容我們從字面窺探一二。
「數」有兩層含義，一個是數據往往用數字來記錄事實，如一個人的年齡，一座山的高度；另個一個層面是它用數學的方法來進行統計最終得到記錄結果，如一群人的平均年齡和群峰的平均高度，都應用了數學中的平均數概念。
再看「據」，我將據理解為日常生活中的票據，票據是證明，證明發生過此事，是人類大腦缺點的補充，是對時間的凝固，因此「據」是事實。所謂數據就是事實的數字化憑據。
03 展望未來
正如開頭所講的一樣，對于數字時代的我們，數據或許真的和空氣一樣，已經不需要我們再去思考其概念。
當我們每天生活有數字化加持的小區里，工作在繁華的智能辦公商業區，享受著數字生活的便利時，這一切顯得是那么自然，而這也正是物聯網時代下新的數據生態。
十、toobigdata數據來源？
toobigdata是一個大數據的網站，包含了抖音與快手兩大平臺的各種數據，給我們提供了更直觀的數據分析，不僅有抖音的官方資源，還有眾多第三方的各種合作機構
