疫情防控中大數據的作用

⑴ 大數據技術可以實現疫情防控快速靜態動態分析還是

這只是大數據在疫情防控中得到有效應用的一個側面。疫情期間，醫療救治、輔助篩查、衛生健康、交通管理等不同數據的交叉協同，已經成為抗擊疫情的重要支撐。在中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝看來，大數據技術在這次抗擊疫情中的作用可以分為直接作用和間接作用，直接作用表現在疫情防控中的遠程會診、在線問診、無接觸式快檢、智能語音助手、疫情動態和預警等方面，間接作用表現在提升醫療物資供應效率、物資供求信息精準對接、發展「非接觸式」服務模式等。

⑵ 大數據都體現在哪些方面

大數據體現在方方面面。以今年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。 其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。 另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。 你對這個回答的評價是？ 成都加米穀大數據科技有限公司是一家專注於大數據人才培養的機構。 公司由來自華為、京東、星環、勤智等國內知名企業的多位技術大牛聯合創辦。 面向社會提供大數據、人工智慧等前沿技術的培訓業務。

⑶ 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）

⑷ 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。

⑸ 大數據體現在哪些方面

1、疫情期間的大數據

就比如疫情期間我們所用的健康碼，其實也就是基於大數據，採集每位用戶的行動軌跡，然後自動生成綠碼或者紅碼。又比如說，在疫情爆發時，浙江通過使用交通流大數據技術，排查分析從疫情嚴重地區駛入的車輛，幫助提高疫情防控效率。另外，大數據也被廣泛應用到語音智能識別、智慧城市和信息安全、醫療、交通等方方面面。

2、業務流程優化

大數據還會更多的幫助業務流程的優化。我們可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。

3、更了解用戶需求

大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

4、提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

5、金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

6、改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

⑹ 上海在崗外賣騎手已近2萬人，大數據對疫情防控起到了哪些作用

大數據是互聯網下的新產物，特別是在疫情防控期間起到了非常巨大的作用，主要表現在以下幾個方面：

精準查找人口的流動方向。如今人們在出行時都會掃行程碼，每掃一次就會記錄在大數據中。當某一個地區出現病例是相關部門，就會利用大數據進行人口流動的分析，在某個商場哪個時間段有哪些人掃了健康碼進入了商場。隨後聯系這些人進行核酸檢測隔離，甚至是管控措施，如果沒有大數據精準的查找，出現病例之時很難找到密接人員，同時也給整個環境增加了很多不確定性的風險。

總體來說，大數據對疫情防控起了非常關鍵的作用，沒有了大數據疫情防控，基本上不會實現精準化。某些地區的疫情防控難度也會出現不確定性化，並且難度加大。縱觀現在的抗擊疫情的辦法，大多都是利用數據追查才控制住疫情的。

⑺ 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。

⑻ 疫情大數據研判怎麼回事

如果所在社區有接觸過確診病例，那就會通過大數據核實和搜查，以免造成不必要的傳染。大數據排查人員排查的大數確認是密接者，是通過多渠道採集數據，目的就是織密大數據網路，手機上都會有GPS定位信息，還有通信行程卡，你到過什麼地方都會有顯示，另外紅外測量設備和人工智慧相結合，可以快速識別發熱患者。互聯網企業研發人工智慧輔助診斷手段，提高了診斷效率。總體來看，大數據技術在抗擊疫情中發揮了特別的積極作用。疫情防控工作環環相扣，大數據排查就是最關鍵的一環。誰曾經到過風險地區，對於大數據排查專班的工作人員來說，這是分秒必爭的工作，大數據排查是疫情防控最及時、最有效的手段之一，能迅速從源頭扼住病毒的傳播。

⑼ 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，