疫情與大數據分析

『壹』 大數據說話，疫情之下網約車行業的變與不變

疾病是人類前行之路上繞不開的「黑天鵝」。據不完全統計，21世紀最初的20年裡，僅爆發性的重大傳染疾病致使全球蒙受的經濟損失就已經達到了萬億美元的規模。此次爆發的全球性新冠病毒，暫未統計出經濟損失，但是對於部分行業的沖擊也是肉眼可見，比如，網約車出行行業。

公開數據顯示，2019年中國網約車市場活躍用戶規模處於穩步增長態勢，乘客端表現尤為突出。如果不是此次疫情的突發，2020年或將是網約車市場交易規模再創新高的一年。如今回頭觀看整個疫情期間的網約車數據表現，也可發現一些有意思的現象。

近日，極光發布了《疫情之下的春節出行和節後返工研究報告》，涉及網約車APP整體運營情況。隨著國內疫情防控形勢持續向好、生產生活秩序加快恢復，出行需求隨之增加。對於網約車用戶，極光的調研結果顯示，33.9%用戶認為網約車是其當前中長距離的最佳交通工具，22.6%對選擇何種交通工具沒有偏好，21.2%會優先選擇其他公共交通（公交、地鐵），說明疫情期間選擇網約車出行對於原先使用過網約車的用戶仍是重要選項之一。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

『貳』 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。

『叄』 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。

『肆』 大數據和疫情對新就業形態勞動者精神有什麼影響

當前我國就業工作面臨較大壓力，就業的結構性矛盾突出，就業形勢依然嚴峻。特別是新冠肺炎疫情的突發，增加了我國經濟發展環境的不確定因素，給就業工作帶來很多困難和不利影響。
新冠肺炎疫情對我國就業影響的基本判斷
一是新冠肺炎疫情對就業的影響總體為負面影響，短期表現為就業減少。目前，新冠肺炎疫情對中國經濟帶來沖擊，最嚴重的負面影響在於需求端，投資、消費、出口受到顯著影響。本次疫情對三大產業均產生了不同程度的負面影響，其中影響最大的是第三產業。國家統計局數據顯示，2019年我國第三產業從業人員佔比達到55%，由於近年來我國第三產業就業人數比重不斷增長，本次疫情對我國就業波及范圍更廣、影響程度更深、負面影響更大。

『伍』 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，

『陸』 疫情行程大數據如何形成

疫情行程大數據是通過疫情監測追蹤形成的。在疫情趨勢研判、流行病罩鉛學調查、輿情信息動態、人員遷徙和車輛流動、資源調穗激配和物流運輸等方面，通過政企合作開發大數據分析產品或服務，為政物族好府、企業和公眾提供實時信息，根據查詢相關公開信息，截止2022年12月24日，2022年12月1日起，全國對社區居民，通過道路水路客運、公交、計程車(網約車)跨區域出行乘客不再查驗核酸檢測陰性證明和健康碼，小區封控解除，配合屬地聯防聯控機製取消落地檢。取消核酸檢測和強制方艙隔離，復學復工。

『柒』 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。

『捌』 國家大數據是怎麼推送防疫

國家大數據是用數據統計來科學防疫的。
比如健康碼、行程卡等等，也是可以用來進行推送防疫的。
面對緊急突發的公共衛生事件及多方來源的海量數據，如何聯合政企單位科學運用大數據技術，為公眾提供更完整、連續、准確、及時的防疫信息，為專家提供追溯疾病源頭的方法，為決策者提供傳染病發展的趨勢，是大數據應用於防疫的三大重要任務。
可分析「涉疫」人員流動軌跡通過集成電信運營商、互聯網公司、交通部門等單位的信息，大數據可以分析出人員流動軌跡。具體來說，利用數據分析、數據挖掘等技術，一方面可以通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據分析繪制病患的行動軌跡；另一方面，根據病患確診日期前一段時間的行動軌跡和同行時間較長的伴隨人員，大數據可以推斷出病患密切接觸者。綜合分析確診病患、疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，可以准確刻畫跨地域漫入、漫出的不同類別人員的流動情況，這既為精準施治提供了有力指導，也為預測高危地區和潛在高危地區提供了有力依據。
可追溯傳染病源頭利用人工智慧、深度學習等新興技術，聯合出行軌跡流動信息、社交信息、消費數據、暴露接觸史等大量數據進行科學建模，可以根據病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，進而有望推算出疾病傳播路徑，為傳染病溯源分析提供理論依據。
可預測疫情發展態勢通過高危人群，即確診病患和病患密切接觸者的運動情況，結合疫情新增確診、疑似、死亡、治癒的病例數，藉助傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等大數據模型和技術，不僅可以分析展示發病熱力分布和密切接觸者的風險熱力分布，還可以預測疫情峰值拐點等重要信息。根據預測的疫情發展態勢，衛生部門可以針對發病熱力分布，對重點區域強化衛生措施；依據風險熱力分布，對可能擴散的區域提前陳設防疫防控資源，避免出現二次爆發、局部爆發和多點爆發。同時，疫情發展趨勢預測對於政府部門確定復工時間、出台公共管理和促進經濟發展的措施都將起到很重要的作用。無論對決策者還是普通人，心中有「數」，才能提前陳設，防患未然。

『玖』 北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起到了哪些作用

北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起的作用如下。

一、信息傳遞

通過收集大量的交通信息、社交信息、消費信息、接觸史等數據，運用傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等方法，可以更加精確地預測疫情的發展，並對疫情的峰值拐點等大趨勢作出判斷。

此外，通過患者的診斷、密切接觸者的數據，可以確定時空的沖突點，從而推斷出疾病的傳播途徑，從而為傳染病的源頭分析，提供科學的理論基礎和有效數據。