互联网征信的数据来源包括但不限于以下几种：
个人信息数据：这包括个人身份信息、联系方式、家庭成员信息、教育背景、工作经历等。
金融数据：这是征信机构最关注的数据来源之一，包括个人银行账户信息、信用卡使用记录、贷款记录、还款情况等。
电商数据：通过个人在电商平台上的购买记录、评价信息、消费习惯等来评估个人的信用状况。
社交网络数据：分析个人在社交网络上的行为和关系，来推断个人的社交信用。
行为数据：包括个人在互联网上的浏览记录、搜索记录、点击行为等，通过这些数据可以分析个人的兴趣爱好、消费习惯等。
公共记录数据：包括个人的法律诉讼记录、行政处罚记录等，用于评估个人的诚信度。
除了以上列举的数据来源，征信机构还可能会从其他渠道获取数据，比如租房记录、出行记录等。这些数据来源帮助征信机构全面了解个人的信用状况，从而为金融机构、企业提供更准确的信用评估服务。
在实际应用中，征信机构会通过大数据分析和算法模型来处理这些数据，从中提取关键信息，建立个人的信用档案，为个人的信用评分提供依据。
总的来说，互联网征信的数据来源多样化，通过度的数据采集和分析，可以更准确地评估个人的信用风险，为各方提供更好的信用服务和风险控制。