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這個數據首先來源於個人資料登記，登記後後臺會通過大數據分析，來判定你是那一層風險人員，比如是不是確診人員，是不是密切接觸著，是不是最近到過高風險區域等等。登記後每個人會有張個健康二維碼，到了公共場所必須出示驗證，目的是檢查你是否是高危人群，高危的話不會讓進，除此之外還會記錄你出入場所的時間，一旦後面發現這裡有病例，會第一時間通知你自我隔離。
數據看房產
你好，我是鬍子哥，結合我瞭解的情況回答下你。在疫情期間大數據發揮了很大的作用。關於大數據分析是系統化、體系化工程，涉及的過程和內容非常的複雜，我從兩個方面進行概括性的回答你的問題。
- 數據從哪裡來？
- 怎麼樣的分析得到？
一、數據從哪裡來？
1.移動、電信、聯通的等基站提供的數據，當你每到一個地方的時候你的通信通道都要切換到當地的基站。在疫情期間，工信部通過短信的方式通知大家查詢行程證明。
2.出行通過火車或者航班方式都會有購票出行的記錄。
3.目前很多的應用APP都會通過你的授權獲取你的地理位置。
4.個人信息在政務系統的登記，另外政務系統與各個平臺打通了連接，數據可共享傳遞
通過以上方式基本可以彙總出每個人的出現軌跡和各種出現的情況！
二、怎麼樣分析得到？
如何分析得到應用結果，我也從兩個方面回答你。一個是業務處理的流程，第二個是大數據平臺的支撐運用。
1.業務處理的流程
為了保障數據分析的科學性，保障大數據分析的高效運作，一般數據處理需要經歷以下6個過程。
- 業務理解——確定目標，明確分析的需求。結合客戶的要求解決客戶的問題。
- 數據理解——這個數據理解包含原始數據、描述數據、探索數據以及檢驗數據的質量。
- 數據準備——數據準備是一個比較長的過程，需要經歷選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據以及格式數據等過程。
- 建立模型——包含選擇建模技術、參數調優，生產測試計劃、構建模型等。這個過程是非常複雜的過程。模型的匹配度直接影響到結果的運用。
- 評估模型——這個過程就是對你結合基礎數據建立的模型以及當初的業務問題進行全面的評價，給出評價結果。
- 模型部署——分析結果應用，也是我們看到的可視化的報表。
- 為讓你更清晰的瞭解流程，我畫了一個業務流程圖。請參考。如圖：
2.大數據平臺的支撐
對於數據獲取都是一些基礎的處理，最重要是在數據分析處理上，目前人工智能和大數據非常的成熟了，國家或者相關互聯網公司都有自己的大數據處理平臺。大數據平臺結合大量的服務器來支持海量數據的處理、分析、計算等，保障數據處理可靠性、穩定性以及及時性。大數據平臺是一個非常大的體系，運用了很多技術，架構圖：
上面也提到大數據是一個體系化系統性工程，從外面我們只看到數據的展現，其實背後需要大量的技術支撐，如果你不是很瞭解技術，看起來比較抽象。
就回到這裡吧，希望能幫到你，順手給贊吧，你的助力是我前行的動力，感謝🙏！
