数据来源定义？

一、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。

二、大数据主要来源是

大数据主要来源是指用于构建和分析大型数据集的各种数据源。随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为许多企业和组织获取宝贵洞察力的重要途径。

首先，大数据的主要来源之一是互联网。现代社会越来越依赖于互联网，人们通过各种设备和平台产生大量的数据。无论是社交媒体上的用户生成内容，还是电子商务网站上的购物行为记录，互联网提供了丰富多样的数据资源。

其次，移动设备也是大数据的重要来源。随着智能手机和平板电脑的普及，人们可以随时随地产生和访问数据。移动设备提供了位置信息、通信记录、应用使用数据等丰富的数据，这些数据对于了解用户行为和偏好非常有价值。

另外，传感器技术在大数据中也占据重要地位。各种传感器可以收集包括温度、湿度、气压、光照等在内的环境数据。无论是智能城市中的交通监测系统，还是工业生产中的设备监控，传感器技术都能够提供实时的数据源。

此外，大数据还包括了企业内部的数据。企业的销售记录、客户关系管理系统、供应链管理系统等都是重要的数据源。这些数据可以帮助企业了解市场趋势、优化运营，并做出更明智的决策。

如何利用大数据

大数据的价值在于其对数据的深度分析和挖掘。通过对大数据的分析，企业和组织可以获取有关市场趋势、消费者行为和产品性能等方面的洞察力。

首先，大数据分析可以帮助企业了解市场趋势。通过对海量数据的分析，企业可以发现潜在的市场机会和需求变化。例如，通过分析社交媒体上的用户评论，企业可以了解消费者对产品的评价和偏好，从而及时调整营销策略。

其次，大数据分析可以帮助企业优化运营。通过对供应链和生产数据的分析，企业可以发现运营过程中的瓶颈和风险点，并采取相应措施进行优化。通过提供实时的数据指标和预测模型，大数据可以帮助企业实现更高效的运营管理。

另外，大数据分析还可以帮助企业改进产品和服务。通过对用户行为数据和反馈数据的分析，企业可以了解用户的真实需求并进行产品创新。例如，通过分析用户对某个功能的使用情况，企业可以针对性地改进产品和用户体验。

大数据的挑战与未来

然而，大数据也面临着一些挑战。首先是数据隐私和安全问题。随着数据量的增加，人们对个人数据的隐私和安全问题越来越关注。企业和组织需要采取措施确保数据的安全性，并遵守相关的法律和规定。

其次，数据质量和一致性也是大数据面临的挑战。由于数据来源的多样性和数据采集的复杂性，大数据中可能存在着数据质量不高或不一致的问题。企业需要建立有效的数据管理和清洗机制，以保证数据的准确性和可靠性。

未来，大数据仍然具有广阔的发展前景。随着技术的进步和数据处理能力的提升，大数据分析将变得更加智能化和高效化。人工智能、机器学习等新技术的应用将进一步扩大大数据的应用范围和深度。

总结起来，大数据的主要来源包括互联网、移动设备、传感器技术和企业内部数据。通过对大数据的分析和挖掘，企业可以获取宝贵的洞察力，优化决策和运营。然而，大数据也面临着数据隐私和质量问题的挑战。未来，大数据仍然充满发展机遇，将在各个领域发挥越来越重要的作用。

三、哲学的定义来源

哲学的定义来源

在探讨哲学的定义之前，我们应该首先了解哲学的本质以及其定义的来源。哲学可以被视为一门探讨人类存在与意义的学科，涉及对生活、知识、价值观和现实的深入思考。

哲学的定义来源于古希腊单词"φιλοσοφία"（philosophia），意为对智慧与知识的热爱和追求。在古代，哲学家被视为"智者"，他们致力于通过深入思考和推理来探求宇宙的本质、道德的原理和人类的存在意义。

哲学可以追溯到古代的哲学家们，如苏格拉底、柏拉图和亚里士多德。他们的思想和观点奠定了西方哲学的基础，并对后世哲学家的思考产生了深远的影响。

哲学的基本特征

要理解哲学的定义，我们还需要了解哲学的一些基本特征。首先，哲学是一门基于理性的学科，强调通过逻辑推理和理性思考来寻求真理。其次，哲学试图回答一些根本性的问题，如"存在是什么？"、"我们如何认识世界？"以及"我们的行为道德准则是什么？"。

此外，哲学也与其他学科存在交叉和互补的关系。它与科学有着密切的联系，因为它也试图理解自然界和人类行为的规律。哲学还与宗教、社会学、心理学等学科相交叉，共同探讨人类的信仰、行为和思维方式。

哲学的主要分支

由于哲学广泛而深入的研究范围，它被分为许多不同的分支。以下是一些哲学的主要分支：

• 形而上学：研究存在、实在性和本体论问题。
• 认识论：探讨知识、真理和信念的本质。
• 伦理学：涉及道德和价值观的研究。
• 逻辑学：关注推理和论证的规则。
• 美学：研究艺术、美和审美经验。

这些分支涵盖了哲学研究的广度和多样性，每个分支都对特定领域的问题进行了深入探讨。

哲学的重要性和应用

虽然哲学在现代社会中可能没有其他应用学科那样直接实用，但它在人类思维和理解世界方面具有重要的作用。

哲学的主要贡献之一是培养批判性思维能力。通过学习哲学，我们能够学会思考问题、分析观点，并以逻辑的方式表达自己的观点。这种批判性思维能力在解决复杂问题和做出明智决策时非常重要。

此外，哲学也为我们提供了一种探索人类存在与意义的框架。它帮助我们思考生活的目的、伦理道德准则以及我们与他人和世界的关系。通过思考这些问题，我们能够更好地理解自己并发现生活的价值。

结语

哲学是一门广泛而深入的学科，涉及对人类存在与意义的思考。它的定义来源于古希腊语，意为对智慧与知识的追求。哲学具有一些基本特征，如理性与思考、探求根本性问题以及与其他学科的关联。

哲学的分支数目众多，包括形而上学、认识论、伦理学等。每个分支都对特定领域的问题进行深入探讨。尽管哲学在实际应用方面可能没有其他学科那样显著，但它培养了批判性思维能力，并为我们提供了思考人类存在与意义的框架。

因此，哲学对于个人的成长和人类社会的发展都具有重要意义。

四、文学的定义，定义的出处及来源？

文学是由语言艺术创造的、以文字为媒介、以想象与思想为主要内容、以表达主观情感为主的艺术形式。它通过文学技巧、形式和语言本身的艺术性，把作者的思想、感情、描写和想象变为文本，使读者得以体验到丰富多彩的情感、生命和世界。

关于文学的定义，不同的时代、文化和学科都可能有不同的解释。在西方文学理论史上，爱德华·阿伦·波和西奥多·阿多诺不同程度上提出了文学表现方面的解释，而罗曼·雅各布森则提出了文学视觉化方面的解释。此外，动态历程和究竟目的的文学定义，也被诸如纳撒尼尔·哈瑟威、莱昂·哥恩、吉恩-伊夫·勒托纳、乔治·史坦纳、理查德·阿尔特基、菲利普·斯汀粽、泰瑞·伊格尔顿、罗兰·巴特等学者所提出。

文学定义的出处和来源非常丰富，可以从古代哲学、美学和文艺理论等领域找到相应的哲学思想和文学理论。例如，亚里士多德的《诗学》和托马斯·艾比格伦的《分析美感的理论》被认为是文学定义和致辞现代的两个重要著作。此外，现代文学理论研究中，法国结构主义、后现代主义、批评理论、心理分析和文化研究等流派的学者，都对文学定义和研究做出了重要贡献。

五、数据的来源是哪里来的？

1、数据的三大来源：

（1）大量人群产生的海量数据。

（2）企业应用产生的数据。

（3）巨量机器产生的数据。统计数据主要来自两个渠道：一是数据的间接来源；一是数据的直接来源。

统计数据的直接来源：

1、普查：专门组织的、以获取一定时点或时期内现象总量资料为目的的一次性全面调查。

2、随机抽样调查：基于随机性原则，从调查现象总体中抽取部分样本，以样本调查结果推断总体情况的调查方法。

3、非随机抽样调查：抽样时不是遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其它条件来抽取样本的一种抽样方法。

六、干部的来源与定义？

干部最先源于法国，意为框架、军官、高级管理人员等。

后来作为军队官员、社会团体和企事业首脑等含义，逐步为许多国家所通用。中国使用的干部一词，则源于日本。在中国，干部在使用时便有狭义和广义之分。

　　在中国共产党成立之初，其狭义是指党的骨干和指挥人员，广义则指为党从事政治、文化和经济活动等方面的工作人员和军队排以上的军政人员。

中国共产党获取政权以后，继续沿用、强化和扩大了这一历史概念，在国家公职人员不断发展分化的过程中，干部的范围越来越广。但是随着法律的颁布与实施，政府和企业的职能分开，原来各级各类领导人员、党政机关、群众团体的工作人员都被规范为国家公务员。

一般公务人员。而企业、事业单位的管理人员和专业技术人员都被规范为合同制的管理人员和技术人员。干部的概念已经进入历史。

七、神作的定义来源？

神作，是指对当代社会影响极大的作品，主要涵括范围是(动画、游戏)。现在也可泛指其它领域的特别杰出作品。 。

因其渊源和日本动漫的国民地位和社会影响力(动画、漫画、游戏、小说相互渗透)，评判标准以动漫界评价为蓝本，以其深度的人性刻画、深刻的思想内涵、深入的历史人文思考和深远的社会影响为标尺，在中国的传导性影响为参考做出评判。

八、大数据是如何定义的？

大数据（Big Data）是指在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集。它涉及到从不同来源、不同格式、不同结构的数据中提取有价值信息的过程。大数据的概念包含了三个关键要素：

1.数据量：大数据指的是海量的数据，通常是以太阳光记录的所有信息量（1TB = 10^12 bytes）或数百万个页面的大纲（每页包含数百万个字）。

2.多样性：这些数据可能来自不同的来源、格式和结构，包括文本、图像、音频、视频和结构化数据等。

3.价值：大数据的价值在于其中包含有用的信息，这些信息对业务或行业有着重要的影响。

与传统数据相比，大数据具有以下特点：

1.类型多样性：不仅包括结构化数据，还包括非结构化文本和图像等。

2.格式多样：不仅包括文本和图像文件，还包括音频和视频等多媒体文件。

3.年龄分布广泛：不仅包括当下的用户，还包括历史用户的数据。

4.处理速度要求高：因为涉及大量的数据和非结构化数据的多样性，所以需要高效的处理速度来满足需求。

九、eps的数据来源？

EPS（Economy Prediction System）全球统计数据/分析平台是北京福卡斯特信息技术有限公司（BFIT）投资500余万元倾力打造的专业数据服务平台。

北京福卡斯特信息技术有限公司（BFIT）是国内专业的数据、信息和软件服务提供商， BFIT 始终坚持服务第一、技术领先的理念，自创立以来，凭借先进的软件开发技术和完善的数据服务，深受广大用户欢迎。其自主开发的EPS数据平台被冠以“国内首家专业数据+分析预测平台”，在业界引起强烈关注。

十、数据挖掘的数据来源有哪些？

你好，数据挖掘的数据来源包括但不限于以下几种：

1. 数据库：包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。

2. 网络数据：包括互联网上的各种网站、应用程序等收集到的数据，例如社交媒体、电子邮件、新闻等。

3. 传感器数据：包括温度、湿度、气压等环境参数、GPS定位数据、心率、脑电波等生物参数等。

4. 文本数据：包括电子邮件、新闻报道、社交媒体、博客、论坛等文本信息。

5. 图像数据：包括照片、视频、医学影像等。

6. 音频数据：包括语音、音乐、环境声音等。

7. 其他数据：包括传感器数据、交易记录、物流数据、客户行为数据等。