居家养老上门送餐服务简报-居家养老上门送餐服务简报范文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于居家养老上门送餐服务简报的问题，于是小编就整理了1个相关介绍居家养老上门送餐服务简报的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据在新冠肺炎疫情中起到了哪些作用？

大数据在***肺炎疫情中起到了哪些作用？

前言：大数据技术日益融入我们的生活，你是否在刷抖音时经常刷到类似的内容？你是否在淘宝时接收到曾经搜索产品的广告？其实这都是你的操作历史（数据）为你打了标签[呲牙]（没错，周星驰早就看透了，我只是编号9527，早已数据化）

正文：疫情期间大数据是否对防疫工作有帮助？答案是肯定的，有！以下图为例：

图一：返程流动大数据。

手机信号源自运营商通信基站（即信号塔），今天你在武汉拨打电话，明天在上海拨打电话，运营商就可以判定出你的移动轨迹。因此，运营商可以判断出所服务客户的移动轨迹，形成返程流动大数据[呲牙]

图二：健康码。

基于个人手机信号位置，通过大数据平台计算，可判断出你是否与病人接触，附近是不是有疫情，最终根据数个标准形成绿码/黄码/红码。

综上所述，大数据肯定是有助于疫情管理的，做到了信息化管理，提前把控。

PS：大数据产品有着严格的安全标准，无论是to B产品还是 to C产品，在调取用户个人信息的时候，都会征求用户同意，毕竟只有用户同意了，才是合法的数据调用。

以上是个人思考所得，个人并非从事大数据研发工作，技术一窍不通，自己摸索的结论如有错误欢迎指正[呲牙]

大数据在***肺炎疫情中起到了重要作用。

讲讲我个人接触到的大数据三点作用：①疫情发展预测；②用户行程轨迹追溯；③健康码生成与互通

大数据虽然是看不见摸不着，但是对于技术分析来说，数据越多，分析越准，结果越有意义。

对于疫情防控更是一样，基于各种疫情数据，我们能够科学分析，管中窥豹，对未知的病毒，寻得一些可知的规律。

上图是基于大数据分析生成的确诊人员数据，可以看到，预测数据虽有细微偏差，但是基本上只有万分之几，可以说非常准确。

这些趋势预测就是通过确诊用户数，确诊地，疑似人员数，发生地，传染病传染概率数等多方面的数据，加上科学变数，形成大数据，一些专业的科研机构通过大型科学计算机运算，就可以行成疫情发展预测。

各地根据现实情况和预测数据，就可以做出相应的解封，通高速，开学等防疫政策。

三月份，三大运营商开始提供本人到访地查询服务，如上图。

这一功能虽然看似简单，背后却隐藏着一个覆盖数亿人群的大数据网络。据工信部提供的信息，这是他们组织了行业专家开展大数据咨询，紧急建立疫情电信大数据分析模型，组织基础电信企业大数据统计全国特别是武汉和湖北等地区的人员流动情况而实现的，成功助力各地联防联控部门精准施策。

（1）生成

很多人好奇各地健康码是如何生成的？

各地健康码”是以个人健康数据为基础，由居民自主通过健康登记系统网上申报，结合***肺炎疫情相关大数据进行对比核验，根据大数据运算结果，生成个人专属二维码，现在，个人健康二维码成为个人出入通行的电子凭证。

主要有三：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；

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。

可追溯传染病源头，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。

以“数”制“疫”大数据如何推动疫情防控？

到此，以上就是小编对于居家养老上门送餐服务简报的问题就介绍到这了，希望介绍关于居家养老上门送餐服务简报的1点解答对大家有用。