云计算与大数据在新冠防控中应用

云计算与大数据在新冠防控中应用新型冠状病毒疫情无时无刻不牵动着华夏儿女的心，。

最美逆行者。

们在一线奋力抗战。

闪现出无数英雄，那无数令人感动的场景，让我们深深地记住他们。

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哪有什么岁月静好，不过是有人替你负重前行。

感恩，感谢是我此刻最深的感受!本站为大家整理的相关的云计算与大数据在新冠防控中应用,供大家参考选择。

云计算与大数据在新冠防控中应用摘要。

在学习了专业理论指导的一系列课程后，我对于一些信息新技术算是有了大概的了解，并且个人也对于这些技术在新冠疫情防控中所带来的改变感同身受，颇感兴趣，在网上查阅了相关资料后，便想简单聊聊对于云计算和大数据这两个技术在疫情防空中的影响。

关键词。

云计算大数据疫情防控2020年2月份，随着铺天盖地的新闻袭来，人们不得不相信，几天前还被武汉专家定性为非接触传播的。

小流行病。

，已经快要发展到难以挽回的境地，每天的感染人数直线攀升，医院人满为患，医疗物资紧缺，甚至出现了死亡病例。

好在中央政府反应及时，下达了将武汉封城的命令，同时也严禁任何人在疫情期间私自集会，但在中国如此庞大的人口压力下，怎样做到面面俱到的管控成了一个难题。

现在虽然疫情得到了控制，但政府还有许多难题等待解决，中国经济因为疫情而受到很大影响，具体表现为人们因为出不去而无法工作，没了收入生活变得困难。

而公司也因为员工无法到岗而难以周转，没有任何收入却还要面临大额贷款，濒临倒闭。

除了经济之外，教育也受到了不小的影响，全国各地的学校因为疫情导致迟迟无法开学，尤其是高三初三的学生更是首当其冲，复习计划受到了影响这对于正需要努力拼搏的他们来说是致命的打击。

人们急需一个解决方案。

现在来看，我们已经知道了问题的全部答案，中国政府与时俱进，利用大数据这个近几年比较热门的技术来通过对全中国人口的数据进行分析来得出合理的结论，并施行与之相符合的措施。

事实证明，这是成功且有效的，中国政府在短短2个月内就遏制住了一个极具感染性的病毒，这不仅是政府与人民的劳动成果，更是大数据的实用性的有效证明。

而另一方面，互联网企业也在试图为人们提供一种不用出门就可以完成工作或着上课的方式，这就用到了一个热门但其实并不新鲜的词汇，这就是云计算，乍一听或许并不让人能感受到这和远程办公上课有什么关系，但其实我们每个人都早已经在不知不觉中享受它带来的好处，像是一直大火的斗鱼直播平台，就是一个利用了云计算创业成功的例子。

一、大数据在介绍了情景以后，首先，我们来看看中国政府是如何利用大数据来管理世界上人口最多的国家的。

(一)大数据的概念如果想知道怎样利用大数据，首先就要了解什么是大数据。

首先我来讲讲个人对大数据的理解，大数据，顾名思义，就是数量庞大的数据的集合，这大量数据可以是有关于任何方面的，但前提是能创造价值。

大数据并不是像概率论里那样随机抽样，大数据之所以能预测精准，就是因为它并不是简单的以偏概全，而是实实在在的检索到每一份样本并加以分析，只有这样落实到方方面面，才能得到最准确的信息，这也正是大数据价值所在。

大数据一般来说有四个特点，即四个。

V。

，分别是。

Volume。

，即量。

。

Variety。

，即多样性。

。

Value。

，即价值。

以及。

Velocity。

，即速，这四个特点很好的概括了大数据的特点或这可以说是优点，这便是数据量大，数据价值高，数据种类多，数据处理速度快，这也是大数据和以往那些统计方法的区别。

(二)疫情地图与人口流动分析既然了解了什么是大数据，接下来便是了解具体应用回到刚开始所讲的疫情防控，我们谈到中国人口基数如此之庞大，某些地区的人口密度更是夸张，就比如说江苏省某一年的统计数据是每一平方千米内就有近750人，试想在这样的地区，爆发了疫情，怎样才能得知哪里是最有可能的起源地?哪里比较严重，需要紧急援助，哪里人口流动量大，可能再次成为疫情爆发地点?相信许多人已经想到了，利用大数据能快速分析大量数据的能力，便可以使这个问题迎刃而解。

为制作疫情地图，杜明义团队采集的数据源非常广泛除了地图、遥感影像等常规空间数据以外，还包括卫健委发布的疫情数据、微博舆情数据、百度人口迁徙、网页文本抓取数据、共享单车轨迹数据等多源多类型数据【1】。

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这些数据时间和空间基准不同，可能存在冗余的信息，我们需要通过数据清洗、集成、规约等技术手段来进行数据处理。

。

团队联合负责人蒋捷教授介绍道【1】。

首先，我们知道大数据有数据来源种类繁多的特点，这就使得它截取数据十分灵活，在这次新冠疫情期间，有很多平台通过搜集各个途径的信息，像是卫星所拍摄的中国地图，或者是卫健委每天所发布的信息，又或者是各个论坛上人们所发表的帖子等社会信息，通过整合与删减冗余信息，从而在地理的地图上绘制出由人所选择的，有价值的信息，在这里就显示为各地区省份的疫情人数分布状况。

随着疫情的变化，疫情地图也在不断地更新。

如何科学合理地设计疫情地图的监测指标也是杜明义团队需要应对的难题。

在杜明义看来，从地理学中。

人-地关系。

角度来理解，疫情的发展态势在一定程度上与当地的地理环境和社会经济状况有着密切关联，因此，在设计疫情地图的监测指标时，需要从多个维度来进行动态监测【1】。

而且，我们要明白，大数据所作的分析工作并不是一成不变的，而是动态的，这也从又一个方面体现出了它的优点与价值。

比如这里的疫情地图，每当一份地图绘制出来时，或许过不了几个小时，数据又会出现新的变化，所以大数据要做好的不仅仅是分析工作，更要做好后期的更新以确保信息的时效性。

(三)收集数据的手段从2月11日。

云南抗疫情。

微信小程序上线以来，注册用户数已达1560余万人，扫码量达2.5亿人次，覆盖95万余个公共场所。

如今在全省各地商场、超市、农贸市场、社区、农村等公共场所，扫码进出制度得到严格执行，人员进出必须手机扫码才能通过【2】。

既然使用大数据给疫情防控工作带来如此多的好处和便利，那么广泛的应用是理所应当的，但大数据的获取光凭从网上搜集信息，并不能得到最真实有效的反馈，而这往往还是大数据中相当重要的一环，因此政府有必要主动采取收集信息的有效手段。

中国各地省级政府就这次疫情都上线了省内与跨省的类似于。

扫健康码。

填入有效信息的微信小程序，这种小程序只要用户填入身份信息，就会上传到相关的系统上，以后想要进行数据分析就可以很方便的调用，便于工作人员管理。

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