关于大数据来源

栏目：大数据作者： 531科技网时间： 2024-11-04 17:36

一、关于大数据来源

在当今数字化时代，大数据变得越来越重要。从社交媒体、移动应用到物联网，我们生活的方方面面都产生着大量的数据。这些数据不仅包含着宝贵的信息，而且有助于企业和组织做出更明智的决策。

然而，对于大多数人来说，关于大数据来源的概念还是比较模糊的。今天我们就来探讨一下大数据的来源，以及相关的重要性。

大数据来源的种类

大数据的来源多种多样，可以分为以下几种：

1. 传感器数据

物联网的兴起带来了大量的传感器数据。传感器可以安装在各种设备和设施中，如工厂机器、汽车、家居设备等。它们可以收集到关于环境、能耗、运行状况等方面的数据。这些数据对于监测设备的性能、提升效率以及预测维护需求都非常重要。

2. 交易数据

随着电子商务和移动支付的普及，交易数据产生量也大幅增长。每一笔交易都会产生一系列数据，包括购买的商品、付款方式、时间等。这些交易数据可以用于分析消费者行为、预测市场趋势以及改进产品和服务。

3. 社交媒体数据

在社交媒体平台上，人们每天都在分享各种各样的信息，包括文字、图片、视频等。这些数据可以提供有关用户兴趣、情感倾向、社交网络等方面的洞察。社交媒体数据对于市场营销、用户研究以及舆情分析都非常有帮助。

4. 公共记录

公共记录包括政府机构、医疗机构、学术机构等创建的各种文件和数据。例如，人口普查数据、疾病统计数据、科研数据等都是重要的大数据来源。通过分析这些数据，可以帮助政府制定政策、医疗机构提高诊断能力等。

大数据的重要性

大数据的来源多样化使得我们能够从各个维度来观察和分析问题。以下是大数据的重要性：

1. 洞察消费者

通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好。从交易数据、社交媒体数据可以追踪用户的购买行为、兴趣爱好等。这些洞察对于开发新产品、改进市场营销策略非常有帮助。

2. 增加效率

大数据分析可以帮助企业识别出生产过程中的瓶颈和低效环节。比如，通过分析传感器数据，可以实时监测设备的运行状况，提前预测维护需求。这样可以减少停机时间，提高生产效率。

3. 预测趋势

大数据分析可以帮助企业预测市场趋势，从而做出更准确的决策。通过对历史数据进行分析，可以发现市场的变化规律，识别出潜在的机会和风险。

4. 提供个性化服务

通过大数据分析，企业可以根据用户的喜好和特征提供个性化的服务。比如，根据用户的浏览历史和购买记录推荐相关产品，或是根据用户的位置和偏好提供定制化的推送。

综上所述，大数据来源多样化且丰富，对企业和组织来说具有极大的价值。通过对大数据的分析，可以洞察消费者、提高效率、预测趋势以及提供个性化服务等。因此，了解和掌握大数据来源的概念以及相应的分析方法，对于企业和组织来说至关重要。

二、关于大数据的来源

关于大数据的来源

在当今数字化时代，大数据已成为企业决策和创新的重要驱动力。大数据是指过去无法收集、存储和分析的海量数据，这些数据具有巨大的潜力，能够帮助企业揭示隐藏的洞察力和趋势，从而做出更明智的决策。

1.互联网和移动应用

互联网和移动应用是产生大数据的主要来源之一。随着智能手机的普及和互联网的高速发展，人们每天产生大量的数据，如网络搜索记录、社交媒体活动、在线购物行为等。这些数据包含了人们的兴趣、偏好和消费习惯，可以用于精准的市场营销和个性化推荐。

2.传感器和物联网设备

随着物联网的崛起，越来越多的设备配备了传感器，可以收集环境数据、用户行为数据等。例如智能家居设备可以收集温度、湿度、光线等环境数据，汽车可以收集驾驶习惯和车辆信息，工厂可以收集生产过程中的数据等。这些数据可以用于实时监测、预测和优化。

3.社交媒体和在线社区

社交媒体和在线社区是人们交流、分享和表达观点的重要平台。每天有数以亿计的人在社交媒体上发布文字、图片、视频等内容，与他人互动和分享生活。这些数据包含了人们的社交关系、情感倾向、舆论趋势等，可以用于舆情分析、社交网络分析等领域。

4.信用卡和交易记录

随着电子支付的普及，人们使用信用卡和移动支付进行购物和交易。每一笔交易都会留下时间、地点、金额等数据，这些数据被银行和支付机构收集并分析。通过对大量交易数据的分析，可以识别欺诈行为、发现消费趋势、改进营销策略等。

5.医疗和健康数据

医疗和健康数据是大数据的重要组成部分。医院、诊所、健康监测设备等都会产生大量的医疗和健康数据，包括病历、化验结果、体征数据等。这些数据可以用于疾病预测、诊断辅助和个性化治疗等领域，为医疗健康提供更精准的服务。

总而言之，大数据的来源非常广泛，涉及到各个领域和行业。通过合理收集、存储和分析这些数据，企业可以获得有价值的洞察力和竞争优势。然而，随之而来的是对数据隐私和安全的关注。在利用大数据的同时，我们也需要保护用户的个人隐私和数据安全。

三、python数据来源来源？

它的数据来源主要是来源于它的数据库

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。

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。