『壹』 大数据说话,疫情之下网约车行业的变与不变
疾病是人类前行之路上绕不开的“黑天鹅”。据不完全统计,21世纪最初的20年里,仅爆发性的重大传染疾病致使全球蒙受的经济损失就已经达到了万亿美元的规模。此次爆发的全球性新冠病毒,暂未统计出经济损失,但是对于部分行业的冲击也是肉眼可见,比如,网约车出行行业。
公开数据显示,2019年中国网约车市场活跃用户规模处于稳步增长态势,乘客端表现尤为突出。如果不是此次疫情的突发,2020年或将是网约车市场交易规模再创新高的一年。如今回头观看整个疫情期间的网约车数据表现,也可发现一些有意思的现象。
近日,极光发布了《疫情之下的春节出行和节后返工研究报告》,涉及网约车APP整体运营情况。随着国内疫情防控形势持续向好、生产生活秩序加快恢复,出行需求随之增加。对于网约车用户,极光的调研结果显示,33.9%用户认为网约车是其当前中长距离的最佳交通工具,22.6%对选择何种交通工具没有偏好,21.2%会优先选择其他公共交通(公交、地铁),说明疫情期间选择网约车出行对于原先使用过网约车的用户仍是重要选项之一。
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『贰』 大数据体现在哪些方面
1、疫情期间的大数据
就比如疫情期间我们所用的健康码,其实也就是基于大数据,采集每位用户的行动轨迹,然后自动生成绿码或者红码。又比如说,在疫情爆发时,浙江通过使用交通流大数据技术,排查分析从疫情严重地区驶入的车辆,帮助提高疫情防控效率。另外,大数据也被广泛应用到语音智能识别、智慧城市和信息安全、医疗、交通等方方面面。
2、业务流程优化
大数据还会更多的帮助业务流程的优化。我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报等等去挖掘出大量的有价值的数据,其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。从这两个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。
3、更了解用户需求
大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据,为了更加全面的了解客户。在一般情况下,建立出数据模型进行预测。举一个比较简单的例子就是通过大数据的应用,电信公司可以更好预测出流失的客户,沃尔玛则会更加精准的预测哪个产品会大卖,汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平,政府也能了解到选民的偏好。
4、提高医疗和研发
大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。
5、金融交易
大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
6、改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击,甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。
『叁』 大数据都体现在哪些方面
大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例,大数据把海陆空交通、医院,政府,公安,安检信息全部整合到一起,比如一架飞机落地后,其中一名乘客被确诊为疑似病例。 其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到,主要是通过他们订票信息,得知他们的联系方式,头像,行走路径,就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些,都去过哪儿,等等。 另外,现在所有的交通事故,安全生产事故都可以通过大数据来统一调度,救援,等。 你对这个回答的评价是? 成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。 公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。 面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。
『肆』 大数据和疫情对新就业形态劳动者精神有什么影响
当前我国就业工作面临较大压力,就业的结构性矛盾突出,就业形势依然严峻。特别是新冠肺炎疫情的突发,增加了我国经济发展环境的不确定因素,给就业工作带来很多困难和不利影响。
新冠肺炎疫情对我国就业影响的基本判断
一是新冠肺炎疫情对就业的影响总体为负面影响,短期表现为就业减少。目前,新冠肺炎疫情对中国经济带来冲击,最严重的负面影响在于需求端,投资、消费、出口受到显著影响。本次疫情对三大产业均产生了不同程度的负面影响,其中影响最大的是第三产业。国家统计局数据显示,2019年我国第三产业从业人员占比达到55%,由于近年来我国第三产业就业人数比重不断增长,本次疫情对我国就业波及范围更广、影响程度更深、负面影响更大。
『伍』 根据本讲大数据技术可以实现疫情防控的什么分析
根据本讲大数据技术可以实现疫情防控的什么分析:快速、动态
2020年开年之际,新冠病毒汹涌而至,此次病毒传播速度快,致病力强,随着大数据时代的来临,给疫情防控、应急救援带来挑战,也给大数据技术的应用带来前所未有的机遇。大数据及其技术的应用,也为快速高效解决应急救援与应急保障提供新的思路和方法。
分析涉疫人员的轨迹信息。通过联动大数据、电信运营商、互联网公司、交通部门、公安等部门提供的数据信息,完成涉疫人员的地理位置确定与轨迹信息,
利用大数据技术分析出涉疫人员的流动轨迹。如通过手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据进行分析,绘制出病患的行动轨迹,形成涉疫人员的历史时段轨迹信息图,
利用大数据技术推断出病患密切接触者,疑似病患和相关接触者的行动轨迹,并可以预测出高风险地区和潜在的高风险地区。
追溯传染病源头。根据病患的确诊时间先后顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点,通过大数据技术综合分析涉疫人员的历史时段轨迹信息图,推断出疾病传播路径,
『陆』 疫情行程大数据如何形成
疫情行程大数据是通过疫情监测追踪形成的。在疫情趋势研判、流行病罩铅学调查、舆情信息动态、人员迁徙和车辆流动、资源调穗激配和物流运输等方面,通过政企合作开发大数据分析产品或服务,为政物族好府、企业和公众提供实时信息,根据查询相关公开信息,截止2022年12月24日,2022年12月1日起,全国对社区居民,通过道路水路客运、公交、出租车(网约车)跨区域出行乘客不再查验核酸检测阴性证明和健康码,小区封控解除,配合属地联防联控机制取消落地检。取消核酸检测和强制方舱隔离,复学复工。
『柒』 疫情大数据研判怎么回事
如果所在社区有接触过确诊病例,那就会通过大数据核实和搜查,以免造成不必要的传染。大数据排查人员排查的大数确认是密接者,是通过多渠道采集数据,目的就是织密大数据网络,手机上都会有GPS定位信息,还有通信行程卡,你到过什么地方都会有显示,另外红外测量设备和人工智能相结合,可以快速识别发热患者。互联网企业研发人工智能辅助诊断手段,提高了诊断效率。总体来看,大数据技术在抗击疫情中发挥了特别的积极作用。疫情防控工作环环相扣,大数据排查就是最关键的一环。谁曾经到过风险地区,对于大数据排查专班的工作人员来说,这是分秒必争的工作,大数据排查是疫情防控最及时、最有效的手段之一,能迅速从源头扼住病毒的传播。
『捌』 国家大数据是怎么推送防疫
国家大数据是用数据统计来科学防疫的。
比如健康码、行程卡等等,也是可以用来进行推送防疫的。
面对紧急突发的公共卫生事件及多方来源的海量数据,如何联合政企单位科学运用大数据技术,为公众提供更完整、连续、准确、及时的防疫信息,为专家提供追溯疾病源头的方法,为决策者提供传染病发展的趋势,是大数据应用于防疫的三大重要任务。
可分析“涉疫”人员流动轨迹通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息,大数据可以分析出人员流动轨迹。具体来说,利用数据分析、数据挖掘等技术,一方面可以通过手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据分析绘制病患的行动轨迹;另一方面,根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员,大数据可以推断出病患密切接触者。综合分析确诊病患、疑似病患和相关接触者的行动轨迹,可以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动情况,这既为精准施治提供了有力指导,也为预测高危地区和潜在高危地区提供了有力依据。
可追溯传染病源头利用人工智能、深度学习等新兴技术,联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模,可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点,进而有望推算出疾病传播路径,为传染病溯源分析提供理论依据。
可预测疫情发展态势通过高危人群,即确诊病患和病患密切接触者的运动情况,结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数,借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术,不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布,还可以预测疫情峰值拐点等重要信息。根据预测的疫情发展态势,卫生部门可以针对发病热力分布,对重点区域强化卫生措施;依据风险热力分布,对可能扩散的区域提前陈设防疫防控资源,避免出现二次爆发、局部爆发和多点爆发。同时,疫情发展趋势预测对于政府部门确定复工时间、出台公共管理和促进经济发展的措施都将起到很重要的作用。无论对决策者还是普通人,心中有“数”,才能提前陈设,防患未然。
『玖』 北京5月3日起核酸检测免费,大数据对疫情防控起到了哪些作用
北京5月3日起核酸检测免费,大数据对疫情防控起的作用如下。
通过收集大量的交通信息、社交信息、消费信息、接触史等数据,运用传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等方法,可以更加精确地预测疫情的发展,并对疫情的峰值拐点等大趋势作出判断。
此外,通过患者的诊断、密切接触者的数据,可以确定时空的冲突点,从而推断出疾病的传播途径,从而为传染病的源头分析,提供科学的理论基础和有效数据。