一、python數(shù)據(jù)來源來源？
它的數(shù)據(jù)來源主要是來源于它的數(shù)據(jù)庫
二、人口普查數(shù)據(jù)來源是什么來源？
人口普查就是我國通過對全國人口的一次統(tǒng)計調(diào)查，其中數(shù)據(jù)的來源都是通過工作人員入戶走訪，調(diào)查而得來的，通過核對已經(jīng)錄入系統(tǒng)的人口，并且對沒有戶口的人的信息進行登記，所花費的財力物力人力巨大，所登記的數(shù)據(jù)也很準(zhǔn)確。
國家統(tǒng)計拿到的數(shù)據(jù)，主要是通過村社區(qū)入戶統(tǒng)計，匯總至鄉(xiāng)鎮(zhèn)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)再匯總到縣，縣再匯總到市，層層統(tǒng)計上報
三、創(chuàng)建表數(shù)據(jù)的來源是什么？
創(chuàng)建表的數(shù)據(jù)來源可以有多種途徑和方式，具體取決于您的需求和情況。以下是一些常見的數(shù)據(jù)來源：
1. 手動輸入：您可以手動輸入數(shù)據(jù)來創(chuàng)建表。這適用于數(shù)據(jù)量較小或數(shù)據(jù)比較簡單的情況。您可以直接在表格中逐個單元格輸入數(shù)據(jù)。
2. 導(dǎo)入外部文件：您可以從外部文件（如Excel、CSV等）中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到表格中。通過導(dǎo)入功能，您可以將文件中的數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到表格中，節(jié)省手動輸入的時間和勞動。
3. 數(shù)據(jù)庫查詢：如果您的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，您可以使用數(shù)據(jù)庫查詢語言（如SQL）來獲取數(shù)據(jù)并創(chuàng)建表格。通過編寫適當(dāng)?shù)牟樵冋Z句，您可以從數(shù)據(jù)庫中提取所需的數(shù)據(jù)，并將其放入表格中。
4. 數(shù)據(jù)采集和爬蟲：如果您需要從互聯(lián)網(wǎng)或其他數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)，您可以使用數(shù)據(jù)采集工具或編寫爬蟲程序來自動抓取數(shù)據(jù)并創(chuàng)建表格。這對于大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和處理非常有用。
5. API接口：如果您需要從外部系統(tǒng)或服務(wù)獲取數(shù)據(jù)，您可以使用API接口來獲取數(shù)據(jù)并創(chuàng)建表格。通過調(diào)用相應(yīng)的API接口，您可以從其他系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并將其導(dǎo)入到表格中。
需要根據(jù)具體的情況和需求選擇合適的數(shù)據(jù)來源。不同的數(shù)據(jù)來源可能需要不同的技術(shù)和工具來處理和導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
四、eps的數(shù)據(jù)來源？
EPS（Economy Prediction System）全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺是北京?？ㄋ固匦畔⒓夹g(shù)有限公司（BFIT）投資500余萬元傾力打造的專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。
北京?？ㄋ固匦畔⒓夹g(shù)有限公司（BFIT）是國內(nèi)專業(yè)的數(shù)據(jù)、信息和軟件服務(wù)提供商， BFIT 始終堅持服務(wù)第一、技術(shù)領(lǐng)先的理念，自創(chuàng)立以來，憑借先進的軟件開發(fā)技術(shù)和完善的數(shù)據(jù)服務(wù)，深受廣大用戶歡迎。其自主開發(fā)的EPS數(shù)據(jù)平臺被冠以“國內(nèi)首家專業(yè)數(shù)據(jù)+分析預(yù)測平臺”，在業(yè)界引起強烈關(guān)注。
五、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來源？
1.流動數(shù)據(jù)。也可以稱之為物聯(lián)網(wǎng)，這些數(shù)據(jù)可接連到您的IT網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備。當(dāng)這些數(shù)據(jù)來到您的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上時，您需要進一步對其分析來決定那些數(shù)據(jù)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(guān)于流動數(shù)據(jù)的更多理解，您可以閱讀其相關(guān)白皮書。
2.社交數(shù)據(jù)。社交數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)通常是在非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化形式,對于一個公司當(dāng)使用和分析這些數(shù)據(jù)信息的時候，不僅要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模,大數(shù)據(jù)應(yīng)用也是一個獨特的挑戰(zhàn)。
3.公開來源。龐大的數(shù)據(jù)可以通過打開數(shù)據(jù)源，像美國政府的數(shù)據(jù)，CIA世界各國概況或者歐盟開放數(shù)據(jù)門戶等等。
六、谷雨數(shù)據(jù)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(dá)黃經(jīng)30°時為谷雨。
七、wps數(shù)據(jù)來源？
選中公式單元格---查看編輯欄公式里面的數(shù)據(jù)引用就是數(shù)據(jù)來源!!!
八、GIS數(shù)據(jù)來源？
1、地圖：各種類型的地圖是GIS最主要的數(shù)據(jù)源，因為地圖是地理數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)描述形式。我國大多數(shù)的GIS系統(tǒng)其圖形數(shù)據(jù)大部分都來自地圖。
2、遙感影像數(shù)據(jù)：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(zhǔn)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(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)：目前，隨著各種專題圖件的制作和各種GIS系統(tǒng)的建立，直接獲取數(shù)字圖形數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的可能性越來越大。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)也成為GIS信息源不可缺少的一部分。
九、財經(jīng)數(shù)據(jù)來源？
財經(jīng)的數(shù)據(jù)來源于公司的素財務(wù)狀況，源于市場的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計
十、bp數(shù)據(jù)來源？
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)測
1目的：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)預(yù)測。
2 特點
3 原理
人工神經(jīng)元模型
4 算法
5 流程
6 源代碼
clear; clc;
TestSamNum = 20; % 學(xué)習(xí)樣本數(shù)量
ForcastSamNum = 2; % 預(yù)測樣本數(shù)量
HiddenUnitNum=8; % 隱含層
InDim = 3; % 輸入層
OutDim = 2; % 輸出層
% 原始數(shù)據(jù)
% 人數(shù)(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(shù)(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(shù)據(jù)矩陣
t = [glkyl; glhyl]; % 目標(biāo)數(shù)據(jù)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(xùn)練次數(shù)
lr = 0.05; % 學(xué)習(xí)率
E0 = 1e-3; % 目標(biāo)誤差
rng('default');
W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化輸入層與隱含層之間的權(quán)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(quán)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(wǎng)絡(luò)輸出
NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 輸出層網(wǎng)絡(luò)輸出
Error = SamOut - NetworkOut; % 實際輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出之差
SSE = sumsqr(Error); % 能量函數(shù)（誤差平方和）
ErrHistory(i) = SSE;
if SSE < E0
break;
end
% 以下六行是BP網(wǎng)絡(luò)最核心的程序
% 權(quán)值（閾值）依據(jù)能量函數(shù)負(fù)梯度下降原理所作的每一步動態(tài)調(diào)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(quán)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(quán)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(jié)果
NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 輸出層輸出最終結(jié)果
a = postmnmx(NetworkOut, mint, maxt); % 還原網(wǎng)絡(luò)輸出層的結(jié)果
x = 1990 : 2009; % 時間軸刻度
newk = a(1, :); % 網(wǎng)絡(luò)輸出客運量
newh = a(2, :); % 網(wǎng)絡(luò)輸出貨運量
subplot(2, 1, 1);
plot(x, newk, 'r-o', x, glkyl, 'b--+');
legend('網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)輸出貨運量', '實際貨運量');
xlabel('年份');
ylabel('貨運量/萬噸');
% 利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測
pnew=[73.39 75.55
3.9635 4.0975
0.9880 1.0268]; % 2010年和2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)；
pnewn = tramnmx(pnew, minp, maxp);
HiddenOut = logsig(W1*pnewn + repmat(B1, 1, ForcastSamNum)); % 隱含層輸出預(yù)測結(jié)果
anewn = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, ForcastSamNum); % 輸出層輸出預(yù)測結(jié)果
anew = postmnmx(anewn, mint, maxt);
disp('預(yù)測值d：');
disp(anew);
