一、金融大数据来源
金融大数据来源的重要性
金融行业一直以来都在积极探索如何更好地利用大数据来提高业务运营效率、降低风险以及创造更多价值。金融大数据来源是金融机构获取和利用数据的关键，它涵盖了各种类型的数据，包括市场数据、客户数据、交易数据等，这些数据对金融决策和业务发展至关重要。
市场数据
市场数据是金融大数据来源中不可或缺的一部分。通过监控和分析市场数据，金融机构可以更好地了解市场的动向和趋势，为投资决策提供重要参考。市场数据包括股票价格、汇率、商品价格等信息，通过大数据技术的应用，金融机构可以实时地获取和分析这些数据。
客户数据
客户数据是金融大数据来源中至关重要的一部分，金融机构通过收集和分析客户数据，可以更好地了解客户的需求和行为习惯，从而为客户提供更好的个性化服务。客户数据包括客户的个人信息、交易记录、投资偏好等，通过大数据技术的应用，金融机构可以实现对客户的精准定位和精准营销。
交易数据
交易数据是金融大数据来源中最直接的一部分，金融机构通过分析交易数据可以了解交易行为和趋势，为风险控制和监管合规提供数据支持。交易数据包括交易量、交易频率、资金流向等信息，通过大数据技术的应用，金融机构可以实现对交易的实时监控和分析。
金融大数据来源的挑战
尽管金融大数据来源带来了许多好处，但也面临一些挑战。首先，数据的质量和可靠性是金融大数据利用的前提，金融机构需要投入大量资源来确保数据的准确性和完整性。其次，数据的隐私和安全性是金融大数据利用中需要重点关注的问题，金融机构需要采取一系列的安全措施来保护客户数据不被泄露。
金融大数据的未来发展
随着大数据技术的不断发展和金融行业对数据的需求不断增加，金融大数据来源将在未来扮演越来越重要的角色。金融机构需要不断提升数据获取和分析的能力，积极应用人工智能、云计算等前沿技术，以更好地实现数据驱动的智能金融。
二、python数据来源来源？
它的数据来源主要是来源于它的数据库
三、金融科技来源
金融科技：改变未来的动力
在当前数字时代，金融科技来源成为了推动金融行业变革的关键因素之一。金融科技的发展不仅改变了人们对金融服务的需求和期望，同时也给传统金融业务带来了巨大的挑战与机遇。
金融科技的定义与特点
金融科技，即FinTech，是金融与技术的结合。它利用创新技术和新兴科技构建全新的金融模式和服务。它可以涵盖支付、借贷、投资、理财等金融领域的各个环节和业务。
金融科技在传统金融业务的基础上，通过信息技术、互联网、区块链等技术手段实现更高效、更便捷、更安全的金融服务。它不仅改变了金融交易和服务的渠道、形式和内容，也改变了金融机构的商业模式和运营机制。
金融科技的特点主要体现在以下几个方面：
- 创新性：金融科技以技术创新为核心驱动力，通过引入新技术和商业模式打造新的金融产品和服务。
- 整合性：金融科技借助互联网、大数据等技术实现各个金融环节的无缝连接和信息共享，提升金融服务的效率。
- 普惠性：金融科技通过数字化手段将金融服务覆盖到更广泛的群体，降低金融服务门槛，提升金融包容性。
- 可持续性：金融科技注重可持续发展，将环境、社会和治理因素纳入考量，推动金融业在可持续发展方面发挥作用。
金融科技的应用领域
金融科技的应用领域广泛，正深刻影响着各个金融细分领域。以下是几个重要的金融科技应用领域：
支付与结算
金融科技为支付与结算领域带来了巨大的改变和创新。移动支付、电子钱包等新型支付方式的出现，极大地方便了人们的生活，并推动了线上线下支付的融合。同时，区块链技术的应用也为跨境支付和结算提供了更安全、高效的解决方案。
借贷与融资
金融科技改变了借贷与融资的方式和渠道。P2P借贷平台、众筹平台等互联网金融模式的兴起，通过连接借贷双方实现了资金的高效配置。同时，人工智能、大数据等技术的应用，为信贷风险评估和借贷决策提供了更精准、快速的解决方案。
投资与理财
金融科技推动了投资与理财的创新。在线投资平台、智能投顾等新兴金融服务为个人和机构提供了更丰富的投资选择和更专业的理财建议。通过智能化的投资工具和算法模型，投资者能够更好地管理自己的投资组合，降低风险，获取更高的收益。
金融科技对金融业的影响
金融科技给传统金融业带来了巨大的冲击和变革，对金融业产生了深远的影响。
首先，金融科技改变了金融交易和服务的渠道和形式。传统金融机构面临来自金融科技公司的竞争压力，被迫加快数字化转型进程，将金融服务通过互联网、移动终端等渠道向用户提供。
其次，金融科技改变了金融机构的商业模式和运营机制。传统金融机构面临着从传统业务向数字化业务的转型，需要与科技公司、创业公司合作，共同打造更具创新性和竞争力的金融产品和服务。
再次，金融科技加速了金融监管的变革。传统的监管模式无法完全适应金融科技的发展和创新，因此需要通过制定新的监管政策和法规来保障金融市场的稳定和用户的权益。
金融科技的未来发展
金融科技作为一种创新力量，将继续推动金融行业的发展和变革。
首先，金融科技将持续推动金融服务数字化转型。随着互联网、大数据、人工智能等新技术的发展，金融机构将进一步提升金融服务的便捷性、智能化和个性化。
其次，金融科技将加速金融与科技的融合。金融机构和科技公司之间的合作将更加紧密，创新的金融科技产品和服务将不断涌现，推动金融业更好地满足人们的需求。
再次，金融科技将推动金融普惠的实现。金融科技的发展将降低金融服务的门槛，使更多的人享受到便捷、安全、高效的金融服务。
综上所述，金融科技来源正成为金融业发展的重要引擎。在不断变化的市场环境中，金融机构需要积极应对，加快数字化转型步伐，抓住金融科技带来的机遇，为客户提供更好的金融服务。
四、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。
五、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。
六、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!!!
七、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。
八、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
九、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);
十、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。
