大数据如何管控疫情,杭州绿码一夜成名!

2020-2-21 18:31| 发布者: ☆邪メ神☆| 查看: 69| 评论: 0

摘要: 大家好,我是九道门商业数据分析学院的佛手老师,回到杭州之后,然后有一些朋友一直在聊杭州健康码。所以这两天我一直在查一些绿码的资料,还去问了一些原来的同事朋友,然后跟大家进行沟通分享。杭州绿码是怎么去做 ...


大家好,我是九道门商业数据分析学院的佛手老师,回到杭州之后,然后有一些朋友一直在聊杭州健康码。所以这两天我一直在查一些绿码的资料,还去问了一些原来的同事朋友,然后跟大家进行沟通分享。杭州绿码是怎么去做管控疫情的?

目前疫情还是比较紧张,幸运的是我在杭州工作,公司也在杭州,所以我们15号已经复工了。也是在杭州的这样的一个数字经济环境下,管控方面也体现了大数据的一些应用,能够保证我们企业,能够尽快的能够恢复到企业的生产和工作里来。

2016年,中国的大数据已经蓬勃发展,这也依赖于云计算技术的突飞猛进。刚开始的第1张图,是我的个人的观点,包括今天我讲的所有的事情,大家如果说觉得讲得不对的地方也可以进行批评指正。


互联网时代,疫情可以前期预警

中国大数据发展时间比较短,很多大企业内部的数据管控和分析还没有做到那么好的程度,不像国外的比如像Google这种公司,它的数据沉淀比较多,应用比较丰富。其实我个人觉得百度这样的公司,它作为中国的搜索引擎,在很长的时间里应该储存了大量的数据,疫情发生前,它应该是有疫情数据的预警,然后提供给政府去做一些防御或者是判别、监测这样的一些工作。

武汉病情开始的时候,会发现很多人感冒、很多人咳嗽、在那一块小区域里面咳嗽感冒占比都很高、大家都去买一个什么样的药、都去看这样的一个病等等数据。

其实在互联网的监测下,聊天数据、网上查询数据、购买数据等,其实是可以做预警分析的。

其实在互联网的监测下,聊天数据、网上查询数据、购买数据等,其实是可以做预警分析。

未来再出现这种疫情,互联网公司就会提前从信息里面能看到一个异常现象,分析出疫情的种种可能性,能够更好的帮助或者说是更好的助力政府的管制、管控和防御等等这样的工作。


第二个方面讲大数据的应用

很多地方发布了一些统计图,就是我们经常看到的中国疫情统计地图,这种地图只是可视化的应用,我觉得绿码应该是这次疫情数据应用里面最好的。


杭州绿码最早的时候,是余杭区政府在进行疫情管理时的数字管控项目,当时找到支付宝,支付宝开始投入到这样的项目里去,最早的时候叫余杭绿码,一直到后面的11号,杭州开始全面做杭州健康码。

到目前为止,全国有100多个城市用绿码来进行管控。我也看了一些新闻,未来大概在一周到半个月左右,全国可能都会去推行绿码,这就说明绿码在杭州的管控效果是非常高的,也是非常科学的。

杭州健康码里面分为三个码:绿码、黄码和红码,绿码就说明你是比较健康的,可以经常出入杭州市内的各个地方,但也要去做一些检测,该测量体温的还是要测温。

黄码是7天的隔离,你可能需要隔离观察一段时间,红码就要隔离14天,按照这个级别来进行划分。

数据是如何支撑这三个码的呢?

从我个人的资料调查来看,杭州这一次的舆情管控里,首先在数据共享方面,已经做到了部门与部门之间的数据共享。最大的数据供应,应该是三大运营商,三大运营商它有怎么样的一些数据?


疫情发生的时候,在防御管控中心,也就是政府的管控中心,已经知道哪些是确诊的,哪些是疑似病人,他们的行动轨迹,接触的人群都要进行记录。这些人去过的地方、接触过的人,做一个数据采集,把这些人全部建成一个库,做好相应的标签,比如位置标签、出行时间标签、接触的人、步行的轨迹情况等等。

这样一个数据库,如果精确度越来越高,它预测后面的事情就越精确。

绿码可以办什么事情?

第1个是对疫情的数值管控;第2个是你个人的安全问题;第3个涉及到你的诚信问题;第4个政府也会去排查。最近新闻里有很多人冒用别人的身份去套取绿码,这是要负一定责任的。

个人的出行这里来讲,只要我们真实填写,那么你的运动轨迹,你的文字、语音等等这些东西其实都是可以进行检测。监测完了之后,检查防控中心就可以检查到所谓的“超级传播者”或者确诊病人等这些人的行动轨迹,然后从这个里进行监测,从而能够看到你是否跟他们之间有接触,都是可以通过这个轨迹来进行分析的。

那么三大运营商这一次把数据进行打通之后,真实性是绝对有保证的,因为这个号码肯定是真实身份,你的GPS是开着的,你在GPS开的情况下,它就能够把你的轨迹数据进行采集。这样我们就会知道,某一个个体的出入情况,出行时间。

我们讲的潜伏期14天,这14天你的运动轨迹是什么样的,会画出来。那么将你跟原来已经确诊的或者疑似病人他们的轨迹进行对比,你是否安全就能看出来。如果在某个时间段、某个地方出现重合度过高的时候,那么你可能就会标明你为黄码或者红码。黄码、红码也是有级别划分的。

我们从技术上来讲,支付宝在做健康码这个事情,其实这个体量是很大的。因为有每个老百姓的出行数据,每个老百姓的相关一些数据结合在一块的数据的体量是很大的,所以它需要用到云计算的一些数据技术。


这跟我们在进行专业分析的时候,分析的流程其实是一致的。首先采集数据,我们每个人个体的相关数据要进行采集,完了之后就要进行存储,我们还要保证它的质量。阿里巴巴的专家日日夜夜在做这样的一个系统,所以它了不起。那么后面就要进行数据分析,分析出来的结果都要做成报表可视化的形式。

三大运营商为什么会有这样的一些数据?

其实这个不难理解,只是说大家对于数据的了解度比较少。在商业里面,三大运营商的数据,已经在各个商业领域里面进行了大量的使用。事实上现在我知道的就是在我们这个领域里面,有些人的标签已经高达3000多个,那么在这样的一个情况下,你的标签越多,你的透明度就越高。

比如说你的个人属性,你在网上进行购物或浏览等等,其实在我们的手机里面它有一个代码,而且这个码是唯一的。这个码就相当于你个人的一个身份ID,那么你在网上所有的行动轨迹,只要检测你这个码都是有记录的。所以这些数据的价值,在防疫过程中起到了很大作用,未来数据的价值使用也会越来越好。

我们在进行数据管控上,从这样的一张图里面就已经能够明显的看到一些非常好的成效。因为我们知道谁在什么地方是感染者,我们自己的轨迹应该怎么去回避它,这是一个。第2个,我们在过程中哪一些人是疑似的,有可能我们会接触,我们要立马进行隔离。

数据进行转换,完了之后你就会判别出来,根据你的时间、空间、传染的级别、预测的风险,全新的填报卡点的检测,企业、社区、公共场所的等级等等来进行计算,然后开始去做等级的划分。

网上有些人说我怎么去了某一个地方就变成了红色,这种情况,第一,有可能是谣言,网上很多这种没事的人他是会去干这种散布谣言的事情的。第二,是某人在某个时间在某一个商城,跟你正面接触了,结果今天他被确诊了,或者说被疑似了,基本上已经确定了。这种情况肯定是有的,所以我们在疫情的过程中不去杜撰谣言,但是也要去合理的听,或者通过这样科学的管理方式,配合地方政府的管控。

我们这个课程是解答大数据相关一些问题的,因为大家关注度比较高,所以我就花了一两天的时间去了解这些情况,同时把绿码的大概数据逻辑简单地介绍了一下。我们九道门商业数据分析学院,原来是为阿里服务的,全国很多高校大数据专业的分析课程是由我们提供的,很多高校老师也由我们培训,我们每个月也有学生进行实训。

在疫情情况下,我个人觉得未来疫情过后,整个中国的就业市场压力非常大,很多企业可能会倒闭,也有一些企业会有不招聘的可能性,所以我觉得在压力越大的情况下,我们越要提高自己的能力和知识。

因为我们是做大数据分析实训的,我们在网上有连续20多天的python课程和数据库课程的直播,特别适合一点基础都没有的小白去听的,这是免费的。

这是我们为大家做的小贡献,今天就分享到这里。

为了在疫情期间帮助更多人提升自己,我们九道门商业数据分析学院开通了最基础的Python入门课,有需要学习的可以联系我们的工作人员参与学习。

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