伴隨著新型冠狀病毒肺炎的流動傳播，來自各行各業的人士萬眾一心、眾志成城，與疫情做著艱苦的鬥爭。他們當中有醫生、護士、警察、消防、科研人員等等。如何在保護好自身安全的同時，又能為抗擊疫情做些力所能及的事情，是眾多行業工作者的心愿，這其中也活躍著大數據從業者的身影。
在與疫情賽跑的這段日子裡，無數大數據從業者運用大數據分析技術、大數據挖掘算法，支撐服務疫情態勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監測、精準施策等，竭盡所能利用大數據阻擊疫情的肆虐。他們留下的更多是作品的樣子！
在這場戰役中，多種大數據類型參與。其中主要有地圖數據、航空數據、鐵路運輸數據、通信數據、電商消費數據等。各類別數據在疫情的阻擊當中扮演不同的角色，數據分析過程中主要利用了以下類別數據內容。
1、位置數據
1）人員遷徙分析疫情發展
基於下載了地圖app的用戶地理位置數據以及用戶自願提供上傳的信息，並結合大數據分析和挖掘等技術，分析武漢地區人口的遷徙情況及活動軌跡，進而預測疫情的發展方向，及時提供信息支撐，提醒相關部門做好防控。
如某地圖運營商分析從武漢（起始地）流向全國各地的城市客流量排名，與各地新型肺炎病例被發現的數量與時間早晚，有著一定的正相關關係。
從武漢遷出人群80%流向湖北各地市，特別是黃岡與孝感市，是過去十天平均從武漢流出人口匯集最多的兩個城市。與之相對應的是，除了武漢，黃岡成為目前疫情的重災區。
2）地圖本身上線一系列功能
從人口數據遷移大數據，到一些謠言的甄別，到用戶出行的工具支持，再到發熱門診、熱力圖這樣的功能。地圖本身通過及時快速上線一系列功能和工具，來幫助大家了解疫情，並在需要時提供功能支撐。
2、運營商數據
相較於地圖數據和其他網際網路公司數據，三大運營商具有更大的數據優勢。
掌握手機信令數據的是中國三大手機運營商，其中，中國移動占有70%，中國電信和中國聯通各15%。如果把這三家公司的手機數據拿到，就可以完全掌握近期中國人口的流向和分布，特別是針對某一地區的人口流向和分布。
1)流動人員檢測
通過信令數據，再結合號碼實名制的身份信息，可以對疫區漫出人員進行追蹤和防控，準確了解到武漢遷出人員的活動軌跡，以及通過到過的區域可以篩查出接觸人群，進而將這些潛在風險的人群抽離出來，預警和指導各地衛生部門提前部署，防患未然。
目前，聯通大數據通過數據分析和算法挖掘每天為相關政府部門提供清單。
2）疫情態勢研判
同時根據位置變化分析人員流動方向及規模，為疫情態勢的研判提供重要的數據支撐。
3、鐵路、航空數據
隨著疫情的進展，各地紛紛關閉了客運通道，鐵路和航空基於其嚴格的安檢系統，規範化的購票系統，可控性比較強，因此在春節這個人口大規模流動的時期仍扮演著重要的角色。
鐵路航空數據主要發揮作用在以下兩個方向：
1）預測人流的規模，以及大規模遷入遷出城市
由於乘坐這類交通工具需要提前買票，鐵路和航空部門可以對人口流動的規模與流向有準確的判斷，人口流入較大的城市，提前通知相關部門做好對應的防控。
2）在對應的乘客有疫情發生後，可快速定位其密切接觸人群
在關注疫情信息時，我們不難看到，一些應用可以快速查詢對應的車次或者航班是否有人感染，以及感染的話對應的車次、座號。這些數據都基於鐵路和航空的公開數據。
4、電商數據
電商數據主要利用相關的銷售數據以及庫存量數據來關注民生，協調物資分配等。同時電商平台根據監測數據對疫情期間的價格數據進行實時監控，並限制物價的肆意提升。
網際網路大數據公司在行動
在疫情爆發的第一時間，丁香醫生、支付寶、微博等頭部網際網路公司紛紛投入到戰役中，利用技術力量及公開數據高效快速地對數據進行分析和不同粒度的可視化，可使大家第一時間直觀了解疫情進展情況。
大數據+政府在行動
國家衛健委高級專家李蘭娟院士提倡針對無症狀感染者通過大數據技術進行識別。每日互動團隊聯合李蘭娟院士，通過大數據幫助疫情防控部門找到工作重點區域、重點人群和重點場景。雙方團隊還創新性地提出「無意識的密切接觸者」這一概念，用於精準防疫。對那些沒有明顯症狀的攜帶者，而且流動性又很大的人群的發現和控制，是此次疫情的二代甚至三代患者數量控制的關鍵。
河南省政府通過與大數據廠商合作，充分利用大數據、人工智慧、人臉識別等現代科技手段，搭建了一體化疫情防控數據平台，包括發熱門診登記系統、釘釘疫情摸排統計上報系統、疫情態勢分析系統、智能外呼系統及來鄭人員健康登記系統等。數據與醫護系統打通，發熱門診可以在第一時間了解就診人員基本信息，為下一步的就診提供決策支撐。
遼寧省要求「數戰數決」，在百度地圖的基礎上二次開發，快速掌握了疫情相關人員的位置信息及分布，接入各方數據，通過統計分析圖的形式直觀展示，支撐疫情態勢的研判和抗擊部署。同時，不斷優化大數據動態分析，對風險人群的流動做到最大限度的監控。
大數據從業者在行動
與此同時，我們還會看到有大批的大數據研發人員奮戰在一線，他們通過技術手段將複雜的傳染學原理，轉化成簡單易懂的可視化內容，使大家能夠更好地理解決策並支持決策。
某大數據從業者利用建模來模擬疫情傳播，模型中主要考慮人口流動因素、醫院床位因素、潛伏時間、初始感染數量等指標，通過控制變量，調整單個參數後對模擬傳播效果的影響，來科普相關決策的重要性。提醒大家要配合，並儘量減少外出。
當每一個行業每一個個體都在行動，我們要相信，沒有到不了的明天！
春已始，暖漸升！
智雲大數據研究中心研究員 李芳
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