大數據解決疫情

A. 大數據的應用

大數據的應用有：構建知識圖譜，追蹤傳播路徑；大數據構建疫情發展模型；大數據挖掘疫情輿論等。

1. 構建知識圖譜，追蹤傳播路徑

大數據技術可以梳理感染者的移動軌跡，追蹤人群接觸史，建立知識圖譜，為精準定位疫情傳播路徑，防控疫情擴散等方面提供重要信息。

追蹤移動軌跡、建立知識圖譜，已經是大數據領域比較成熟的技術。位置數據方面，除了航空、鐵路、公路、輪渡等交通部門統計的出行數據外，在用戶授權的前提下，電信運營商可以基於手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據有效定位用戶的手機位置。

2. 大數據構建疫情發展模型

疫情期間，大眾密切關注疫情的傳播態勢。疫情還會傳播多久？感染者還會大幅增加嗎？哪裡感染風險高？何時能夠進入安全期？要解決這些問題，需要找出關鍵影響因素、分析疫情傳播特徵、搭建疫情發展模型，這其中大數據能夠發揮關鍵作用。

3. 大數據挖掘疫情輿論

疫情面前，疏解民眾的焦慮心理至關重要。由於信息獲取方式、生活方式的改變，搜索大數據已成為疫情之下了解民意的重要載體，每一條信息背後的點擊、每一次搜索，都精準揭示了民眾的需求與問題。

B. 疫情帶來的十大機遇 疫情利好行業

疫情帶來的十大機遇，疫情利好行業：

1、防護行業，如口罩、電子體溫計、空氣消毒機等;

2、互聯網醫療行業;

3、醫葯電商O2O行業;

4、手遊行業;

5、旅遊行業;

6、網紅經濟行業;

7、咨詢服務行業，如會計事務所、審計事務所、律師事務所、設計公司等;

8、在線教育行業;

9、現代製造行業;

10、配送服務行業;

11、生命醫療行業;

12、心理咨詢陪護行業;

13、餐飲行業。

疫情過後上述13個會迎來大發展，大家可以選擇自己熟悉的領域進行創業，這樣才能順利掙到錢。

疫情對中國經濟影響是真的難以估量，但任何一場災難都是一次變革和財富洗牌的開始！

舉個列子：不得不說馬雲就是上次非典疫情的最大受益者！2003年5月正值非典疫情最嚴重的時期，大家生活購物成為了最大痛點，就在這個時候，馬雲給大家提供了一個新的選擇——淘寶網的誕生。電商藉助疫情乘風破浪，根本不用宣傳就深入人心，雖然當時大家都還沒有嘗試，但是也都會去主動研究、了解，一場非典疫情讓馬雲省去幾個億的廣告費，也將電商的進程至少縮短了兩到三年。

那麼，這次疫情，馬雲不管是在財力和眼界上跟當年相比遠遠超越，馬雲也肯定會看的很遠，在他傾囊相助的同時，肯定會做好戰略上的布局。從他的營銷戰略上來看，阿里未來布局的重點應該是：阿里商城增加更多的企業用戶；擴大螞蟻金服和網上銀行的營業范圍；大力推薦釘釘的網上在線辦公軟體；擴展菜鳥服務半徑以及強化盒馬鮮生的線下統治力。這次疫情之後，會讓很多人慢慢的就離不開阿里這樣的系統了。所以，馬雲在這次傾囊相助的資金肯定會在未來加倍還回來。

結合阿里的戰略，聯系最近的生活狀態，未來行業的發展趨勢可能如下：

一、這次疫情會讓公司覺得遠程辦公並不會影響效率，聚集更多的人在昂貴的寫字樓里反而沒那麼大的必要，所以很多公司可能會考慮遠程辦公的設備配置。僅將核心部門留下，服務部門和技術部門都可以轉移。所以遠程辦公會有發展的苗頭。

二、疫情會刺激教育行業的洗牌。這次的疫情讓更多的目光聚集在線上教育，會讓更多的人接受在線教育，不管是被動接受也好，這次實踐都將倒逼技術公司根據學校的要求對線上教育進行進一步的完善系統，滿足學校老師的需求。更多的人也將會在疫情之後開辟自己的副業，學生和家長也將更加接受這樣的學習方式。線上教育會沖擊教育行業，讓好學校變得並不是那麼重要了，教育資源在一定程度上更加合理化。

三、疫情會對線上生活購物更繁榮。疫情讓大家適應線上買菜、買生鮮等的生活方式，未來這樣的物流配送體系也會更加的完善，這樣會導致物流小區自提櫃的全面鋪開，提升物流效率。這樣來看，線下零售的生意會越來越難做。

不管怎樣，我覺得自己如果拿捏不準未來發展方向和機會的時候，我們就去看看行業大佬是怎麼做的，說不定就能不經意間把握住機會呢。

03年SARS之後，中國進入了電子商務的元年，阿里巴巴旗下的淘寶從此開始崛起爆發，最終成長為國內最大的互聯網公司之一。

疫情當下，由於疫情的人傳人等因素影響，讓我們看到高新科技帶來的便利。

人工智慧、大數據分析大大提高了疫情防控的效率，生產、辦公等自動化避免的人群聚集，提高了工作效率，減少了疫情傳播的渠道。

疫情過後，各個行業必然會加速人工智慧、大數據分析的布局，以期待未來更好的發展。

相信疫情過後，非常多的行業都會迎來爆發性的增長，被疫情抑制的行業會快速進入快速恢復、反彈增長，高新科技行業的發展也會進入新的階段。

以上僅是個人片面的見解，只願疫情早日被戰勝，武漢加油！中國加油！

疫情以後會改變不少個人的生活習慣，人們或許會從群居變成獨居，或者從線下的真實的群居變成一個線上的社群的群居。顯而易見的是這些直播短視頻的行業會有大的發展。那麼長遠來講的話，這種上門服務包括這個，到家的服務也都會成為一個比較大的一個行業的發展；非接觸式的無人便利店無人售貨機，可能發展會更快；工業方面的自動化會加快智能設備啊，包括機器人會是更大的趨勢。個性化需求帶來的精益生產，代替大規模的規模化生產也是一個方向。

可能發展最快的就是互聯網醫療企業。因為在疫情期間其實無形中完成了一次用戶教育，讓在線問診習以為常。同時隨著醫保線上支付的進入，對於互聯網醫療閉環中的支付端也打通了，無疑是在線醫療行業的一次大發展機遇。

疫情解除之後，我認為最賺錢的幾個行業

第一個肯定是理發店”在中國的過年習俗里講究正月不理發，再加上這次由於疫情假期延長導致都不能出門，所以理發將迎來一波爆發高潮。

第二保險業”通過這次經歷大家深刻意識到在疾病面前人類是多麼渺小，接下來的重疾、意外都會是我們關注的熱點。

第三線上辦公軟體”現在大家都是在家辦公，甚至出現了共享員工的概念，能夠實現個體協同辦公的軟體，都是未來的趨勢。

第四線上教育”線下培訓會加強在線化，物聯網時代來了，今年很可能會造就一批在線教育機構。

第五外賣、快遞、同城物流”到家服務會更加普及，會迎來新一輪爆發。

最後報復性反彈消費機遇娛樂、餐飲、旅遊業”由於無法出門，大家壓抑了，會在結束以後迎來報復性反彈，這種情況下大家可以提前未雨綢繆，抓住反彈的商機。

C. 根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析

根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析：快速、動態

2020年開年之際，新冠病毒洶涌而至，此次病毒傳播速度快，致病力強，隨著大數據時代的來臨，給疫情防控、應急救援帶來挑戰，也給大數據技術的應用帶來前所未有的機遇。大數據及其技術的應用，也為快速高效解決應急救援與應急保障提供新的思路和方法。

分析涉疫人員的軌跡信息。通過聯動大數據、電信運營商、互聯網公司、交通部門、公安等部門提供的數據信息，完成涉疫人員的地理位置確定與軌跡信息，

利用大數據技術分析出涉疫人員的流動軌跡。如通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據進行分析，繪制出病患的行動軌跡，形成涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，

利用大數據技術推斷出病患密切接觸者，疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，並可以預測出高風險地區和潛在的高風險地區。

追溯傳染病源頭。根據病患的確診時間先後順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，通過大數據技術綜合分析涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，推斷出疾病傳播路徑，

D. 鯉城：大數據助力 進一步築牢抗疫「數據」防線

5月23日下午，福建省大數據有限公司黨委副書記、副董事長、總經理陳榮輝帶隊到鯉城調研智慧防疫系統建設情況。區委書記黃輝燦、區委常委陳穎參加調研。

調研組一行走訪鯉城區行政中心，察看鯉城智慧防疫系統的運行情況。據了解，鯉城區結合疫情防控工作經驗，按照“五源五同”預警處置機制，推動研發智慧防疫系統，充分運用大數據手段，搭建信息化防控平台。目前，已開發完成“無疫鯉行”智慧出行、重點人員“應檢盡檢”、疫苗接種管理、入（返）鯉登記等模塊，實現居家管理、核酸疫苗個案聯查、采樣點管理等功能。同時，開發投用“無疫鯉行”智慧防疫小程序，依託閩政通“泉服務”平台，集納人臉信息錄入、入（返）鯉人員登記、核酸采樣點導航、中高風險地區查詢等便民功能。群眾一次錄入人臉信息即可刷臉進入相關重點場所，全程不用摘下口罩，“防疫哨兵”可自動核驗體溫、健康碼、核酸檢測和疫苗接種情況，既方便群眾尤其是老年人出行，又落實疫情防控要求。

座談會上，鯉城區詳細介紹了智慧防疫系統項目建設情況、開發進度及下階段研發推廣工作重點，與會人員交流討論，就如何進一步發揮大數據作用，精準助力常態化疫情防控提出意見建議。

黃輝燦代表區委區政府對陳榮輝一行的到來表示歡迎，他表示，大數據技術和運算能力是增強疫情防控能力的有效手段，福建省大數據有限公司在軟體開發、系統集成、數據分析、數據存儲、計算比對等方面有優勢，在智慧抗“疫”上有資源、有實力，希望今後雙方能深化交流合作，加強項目對接，打通數據、技術壁壘，助力完善鯉城智慧防疫系統運營及建設，探索更多應用場景，精準賦能基層治理，進一步築牢抗疫“數據”防線。

陳榮輝對鯉城在數據抗疫方面的有益探索表示贊賞，省大數據公司將充分發揮數字信息企業優勢，同鯉城一起積極探索大數據與疫情聯防聯控機制深度融合的新方法和新模式，運用大數據手段統籌做好“數據抗疫”和數據安全工作，為鯉城疫情防控提供全力支撐。（李夢嫻文/圖）

E. 青島疫情大數據推送了怎麼辦

這個沒事的，你放心好了。如果真的有問題的話，而且社區的人馬上就會聯系你的，你也要保護好自己，不要亂跑。
1、可以利用大數據預測公交系統的客流量，及時增刪線路，整體優化調整公交線路，目前青島李滄十梅庵片區和城陽片東方城商業中心那邊的線路很多不合理的，明明距離很近卻需要倒車才能到達。
2、利用大數據分析，及時分析當前片區的人口數量，從而分析出該片區是否需要新建或擴建商業中心和公園、醫院等公共設施，還是以李滄為例，中南世紀城附近沒有大型商業中心，目前中南小區已經開發到6期了，人口稠密，但是沒有合適的大型商業中心和、休閑中心和醫院。
3、根據大數據分析可以有效解決老百姓辦理行政或者其他手續的過程，建議設立相應的窗口反饋機制，讓老百姓把好的建議和需要調整的建議及時更新到系統上，方便咱們大數據部門機型分析，更好的指導各部門工作，方便老百姓更好的提高辦事效率。

F. 上海近兩個月實行免費核酸檢測，大數據對疫情防控起到了哪些作用

上海近兩個月實行免費核酸檢測，大數據對疫情防控起到了首先是監控了對應的居民的健康數據，其次是讓出行更加安全，再者是可以時刻監管居民的行程安全。需要從以下三方面來闡述分析大數據對疫情返工帶來了哪些具體的作用。

一、監控了對應的居民健康數據

首先監控了對應的居民的健康數據，這是至關重要的，因為對於居民而言在平時做核酸的過程中對應的數據就被檢測下來了，後續會被記錄到對應的平台大數據中，這是非常有利的一種表現，因為這樣子可以讓所有的居民了解到自己對應的健康狀態，如果異常就可以及時到對應的醫院就醫。

上海市民應該做到的注意事項：

應該主動做好個人防護，不要隨意外出盡量減少不必要的聚會，這樣子有利於自身的健康。

G. 縣級可進行大數據排查疫情嗎

可以的，縣級疾控防疫部門是有自己的排查機構的，一般縣級防疫指揮部門是有專門的疾控中心的，他們運用區塊鏈大數據等技術進行大規模的疫情排查是非常有效的。

H. 疫情大數據能精確到什麼位置

在大數據疫情管控下，只要出入小區掃碼就會進入大數據，進行快速定位，大數據軌跡會精確到小區、樓房，但這些信息是國家保密的，不會對個人信息進行泄露。

I. 大數據在疫情中的弊端

大數據在疫情中的弊端是精準防疫的絆腳石。根據查詢相關公開信息顯示，大數據，違背精準防疫科學防疫，人為擾亂防疫政策，擾亂人民群眾的正常生活。

J. 上海明確「隨申碼」賦紅黃碼的管理規則，大數據對疫情防控起到了哪些作用

疫情的發展也促使疫情防控不斷的得到完善，特別是大數據的出現，對疫情防控起到了以下幾個非常重要的作用：

短時間內進行風險追查。疫情剛剛出現之時，還沒有針對疫情防控的大數據出現，人們出行只能依靠當地社區開具的健康卡，而且健康卡的使用期限可能長達一個月，明顯不具有科學性。隨著大數據的出現以後人們需要用手機進行掃碼登記，一旦某個地區出現疫情時，相關的政府部門可以在第一時間利用大數據進行風險，追查將所有的密接人員第一時間通知到位並進行隔離，這對疫情防控的阻斷起到了非常關鍵的作用。

總體來說，互聯網時代對疫情防控起到了很大的助力作用，特別是大數據，對大規模的人員調動和人口調查是具有非常好的一面。