一、互联网数据来源可能是？

（1）内容数据：Web2.0年代今后，每个人都成为了媒体，都在网络上出产内容，包含文字、图片、视频等等。

（2）电商数据：跟着电子商务的开展，线上买卖量现已占据整个零售业买卖的大部分。每一笔买卖都包含了买家、卖家以及商品背面的整条价值链条的信息。

（3）交际数据：跟着移动交际成为较主要的交际方式，交际不仅仅只要人与人之间的沟通效果，交际数据中包含了人的喜爱、日子轨道、消费才能、价值取向等各种重要的用户画像信息。

（4）物联网数据：各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。那么如此之多的数据，包含着许多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式出现出来的，需要有方法对这些数据进行处理，无论是核算、存储仍是通讯，都提出了很高的要求，云核算的相关技能就是对巨量数据的核算、存储和通讯的解决方案。

二、决策风险的来源？

任何一种决策，都是在一定环境下，按照一定程序（流程），由单个人或多个人集体做出的。

决策不仅仅只是一个客观过程，还涉及大量的个人的情感以及价值判断等主观因素。

因此，导致决策风险的因素有客观方面的因素，也有主观方面的因素。

客观因素如信息不充分不可预知的因素发生，决策机制不健全等，主观因素如决策者的能力不足、受情绪、成见影响导致判断失误。

随着决策机制的不断发展与完善，客观因素在决策风险中所占的比重将越来越小，而主观方面因素将越来越重要。

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、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。

五、coso风险框架来源？

起源于像安然和世通财务舞弊案件后的反思。

六、风险识别的来源？

项目风险是一种不确定的事件或条件，一旦发生，就会对项目目标造成影响，如范围、进度、成本和质量。风险可能是一种或多种起因。风险的起因可以是已知或潜在的需求、假设条件、制约因素或某种状况，可能引起积极或消极结果。

七、互联网创意来源？

互联网是在许多人的协作下创造出来的。政府和私营企业都为互联网的创建贡献了部分力量，但互联网主要是由一批组织松散但并肩努力，自由分享创意的学者和黑客创建的。这种对等分享的结果就是缔造了一个促进对等分享的网络。

互联网的创建是基于一种信仰，即权利应该分散，而不是集中，应该阻止任何独裁者的专制统治。科学家们的信仰是大致共识和运行代码。这样就创造了一种网络化的共有权，一个可以通过众包和开源方式产生创新的场所。 有了计算机网络，共同研究的丰富多彩就取代了独自钻研的孤独。

发明网络的科学家们期望通过上网让人们的生活变得更幸福。因为人们能够更多地根据共同的志趣，而不是距离上的远近来择友。

八、创业风险的来源有哪些？

创业环境的不确定性，创业机会与创业企业的复杂性， 创业者、创业团队与创业投资者的能力与实力的有限性，是创业风险的根本来源。

创业风险类型从不同的角度来分类，创业风险可以做出若干种分类：按风险来源的主客观性，可以把创业风险分为主观创业风险和客观创业风险。按创业过程，可以把风险分为机会的识别和评估风险、准备和计划风险、获取经营资源风险、经营管理风险等。

拓展资料：创业风险就是指人才在创业中存在的风险，即由于创业环境的不确定性，创业机会与创业企业的复杂性，创业者、创业团队与创业投资者的能力与实力的有限性，而导致创业活动偏离预期目标的可能性及其后果。

九、决策风险的来源有哪些？

一是来源于每个人自身的健康因素，这或是由基因所致，或是由生活环境所致，或是由自己的生活方式所致；

二是来源于社会因素，这或是由社会动荡所致，或是由遭遇的人身危害所致，或是由交通事故所致，等等；

三是来源于个人的思想情感因素，这或是由个人感情的严重受挫所致，或是由个人主观思想的极端偏差所致，或是由个人的决策严重犯错所致，等等；

四是来源于自然因素，如自然灾害等

十、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。