从疫情防控实践来看，大数据应用通过多维度数据整合与分析 ，在人员流动追踪、居住情况排查 、密切接触者识别及防控决策支持等方面发挥了关键作用 ，具体发展与应用如下：人员流动分析：疫情初期，武汉500万人流动引发社会担忧 。
“战疫 ”中大数据的主要应用疫情分析展现：疫情相关数据是开展分析 、管控等工作的基础 ，36%的企业案例对采集数据进行可视化展现 ，超80%在此基础上深入分析 。从政府支撑角度，包括展示疫情相关信息、人员和车辆流动情况 、疫情相关资源及物流信息等核心功能。
除了此次的新发地周围人员的定位，在之前的武汉疫情中 ，百度迁徙数据 、12306实名制售票数据都为疫情防控起到了至关重要的作用 。大数据+人工智能助力精准防控疫情 ，利用大数据技术，实现了信息共享、查询筛选 。
大数据分析平台：运营商或政府机构将多源数据（基站 、GPS 、应用上报）整合至大数据平台 ，通过算法清洗、去重、关联分析 ，生成用户完整轨迹。例如，结合基站切换时间与GPS点位 ，可优化轨迹连续性。典型应用场景疫情防控：通过“通信行程卡 ”查询用户14天内到访地 ，辅助流调工作 。
防疫教育：大数据还可以用于个人用户的防疫教育，通过了解公众关注点 ，提供针对性的防疫知识和建议 。未来大数据在疫情防控中的潜在应用 AI挖掘与预测：通过对人口流动 、搜索 、医疗等数据进行AI挖掘和预测 ，可以提前发现疫情爆发趋势，防患于未然。
〖壹〗、青岛疫情发生后 ，通过大数据分析发现 ，这几天进出青岛的人主要来自和去往山东省内城市，也有部分来自和去往省外重点城市 。 具体如下：迁入青岛情况 省内城市为主力：2月20日迁入青岛来源地的前15名都是山东省内的城市，这些城市近来都是低风险地区 ，前15名城市的占比达到了70.26% ，是青岛外地人来源地的主力 。
〖贰〗 、报告病例后4天内：迁出目的地主要为长春市 、北京市、哈尔滨市 、沈阳市，跨省流动比例有所上升。3月3日以后：迁出人数呈现下滑趋势 ，可能与疫情防控措施加强（如交通管制 、居家隔离要求）有关 。
〖叁〗、山东和辽宁：2月底有传言韩国前往青岛 、大连 、烟台等地的机票被炒至天价 ，引起各方关注 。但截至3月20日，山东仅确诊3例输入病例 ，辽宁确诊1例英国输入病例 ，日韩等高危地区输入的担忧逐渐消退。病例来源国家日韩疫情爆发早于欧美国家，但由于防控得当、共处春节假期等原因 ，未出现疫情输入现象 。
〖肆〗 、疫情防控决策支持：基于人口流动 、感染数据及行为轨迹 ，建立疫情扩散模型，预判趋势与受控概率 。例如 ，北京依据大数据分析全面停运省际公路交通；贵州省科技厅专家组通过模型预判确诊病例超100例的时间点 ，提前5天发出预警，并提出重点人群排查、社区严防等建议，后续防控措施与建议高度吻合。
〖壹〗、热力图帮助公众规划出行在百度地图大数据加持下的热力图 ，能让公众看到具体区域的实时人口流量密度 。例如 ，公众外出时可通过热力图避开密集人群，这是预防肺炎疫情的重要手段 。
〖贰〗 、地图大数据通过提供人口迁徙信息 、实时人口流量密度、疫情相关消息 、医疗资源定位 、疫情动态追踪及专项防护功能等 ，在抗疫中发挥了信息支持、决策辅助和公众防护的重要作用。以下是具体应用方式：百度地图提供迁徙大数据：百度迁徙大数据平台可展示300多个城市春运期间迁出 、迁入人口的迁徙趋势。
〖叁〗 、基层部门和社区组织加强社区人员情况摸底调查 ，建设完善的大数据支撑机制，具备应对突发事件的基础数据能力 ，避免数据多元重复采集 。推动数据共享政策 ，保护数据隐私权益：抗疫基本结束后，需讨论并制定隐私数据搜集和调用隐私大数据的规则 。
〖肆〗、通过北斗智慧防疫定位服务 ，所有人员的活动区域 、位置信息 、健康状态均可实时在地图上显示。对接疫情人员、时空大数据接入 ，可给出疫情的最新态势和疫情点精确位置，提示相关人员避开某些区域 ，避免感染和人员聚集 。基于北斗的高精度定位服务 ，可实时对人员进行监控和管理 。
〖伍〗 、在2月18日由中国互联网协会网来学院举办的“新一代信息技术助力疫情防控 ”线上公开课中，百度集团副总裁吴甜以“AI助力抗疫 ”为主题，详细阐述了AI在疫情分析 、筛查管理及医学科研三大方向发挥的价值。疫情分析 在疫情分析方面 ，大数据技术在整体疫情分析管理中起到了重要作用 。
〖陆〗、大数据技术助力：大数据技术成为总体战的“神助力” 。通过大数据电脑可以随时展示全国各地的春节人口迁徙图 ，且交通、电信 、地图等信息综合在一起自动汇合，为总体战的指挥和协调提供了科学依据。这体现了中国在科技领域的实力 ，能够运用先进的技术手段为抗疫服务 ，提高抗疫的精准性和有效性 。
追踪疫情经济，大数据通过提供高频 、实时的宏观经济监测能力 ，为经济学研究及政策制定提供了新方向 。具体如下：大数据为经济学研究提供新变量摆脱假设先行的桎梏：传统经济学研究普遍采用“波普尔伪证主义路线 ” ，即实验前提出假设，根据假设建立数学模型 ，最后利用数据结果证实假设成立。
新型数据中心通过技术创新与智能化管理 ，为科技抗疫提供算力支撑与高效保障，成为抗击疫情的重要基础设施 ，并推动数字经济高质量发展 。新型数据中心在抗疫中的核心作用支撑大数据防控措施：在精准防疫需求下 ，数据中心需处理每天海量数据，包括病例摸排、汇总与紧急处理 。
提高信息收集效率：百度公司针对疫情推出的智能外呼平台应用，收集大量居民电话数据后 ，同一时间可拨出500个以上电话 ，一小时可外呼5000个以上电话号码，实现流动人口排查 、本地居民排查/回访 、特定人群通知等多个场景功能。
疫情期间 ，数据平台、人工智能产品的快速部署上线反映了原有数字政府建设的不足。疫情过后 ，政府将加速信息系统的建设，从信息基础设施的建设向与公众互动方向过渡 。联通大数据通过提供平台服务 、报告服务和AI产品 、信息服务等 ，增强与公民的互动 ，提高政府治理水平 。联通大数据认为，数据对于政府的价值是巨大的。
短期：通过新基建投资直接拉动就业与经济增长 ，缓解疫情冲击；中长期：以公共服务提升（如医疗、教育）增强社会韧性 ，以科技升级（如人工智能 、大数据）优化供给结构，推动经济高质量发展 。
研判疫情发展趋势 ，提供民生服务保障大数据不仅在现实指导方面作用巨大 ，还可以通过构建各类模型预测未来发展趋势 。对新冠肺炎这一新发传染病的每一个新认识 、每一条防控措施的出台落地、返乡复工等每个社会活动节点，都会影响疫情走势。
大数据技术在新型冠状病毒疫情排查中发挥了快速精准信息归纳汇总 、打破信息壁垒实现动态分析 、促进信息互通有无等重要作用，有效减轻基层负担、辅助政府决策并助力疫情防控实质工作 。减轻基层工作者负担避免重复填报：传统排查依赖基层单位如村委会、居委会 、派出所等派大量人力挨家挨户走访或一对一电联核实信息并文字记录 。
火神山医院和雷神山医院建成交付后 ，三大运营商完成对两所医院的5G网络覆盖。5G网络覆盖有助于开展5G + 远程诊断 ，缓解区域性优质医疗资源配给不足的问题 。此前在四川，5G + 远程诊断已帮助两例新型冠状病毒肺炎急重症患者完成远程会诊 。
联通大数据在疫情爆发后迅速成立新型冠状病毒疫情防控大数据工作组 ，投入100多人研发团队 ，开发了传播风险分析 、时空相关分析等数据模型。这些模型帮助疫情防控部门实施精准防控举措，有效应对了春节返乡大潮带来的大面积传播风险 。
〖壹〗 、根据东吴证券研报显示 ，上半年GDP增速保2% ，核酸检测等政府服务消费发挥了重要的作用 。根据东吴证券计算，二季度核酸检测拉动GDP达到0.62% ，而二季度GDP增速才0.4%。未来经济趋势：下半年随着疫情逐步得到控制 ，政府消费支出放缓带来的增长缺口需要投资和居民消费发挥更大的作用。
〖贰〗 、第一种情况：如果疫情在亚洲更广泛地蔓延，2020年世界GDP将下降4000亿美元 ，即下滑0.5% 。第二种情况：如果疫情爆发成为一场更大范围的流行疫情 ，并且对亚洲制造业的破坏蔓延到全世界，全球GDP将下降1万亿美元，即下滑3% 。这是最糟糕的情况 ，在此过程中 ，美国与欧元区恐步入“技术性衰退 ”。
〖叁〗、在新冠肺炎流行特殊时期开展常态化核酸检测终归是划算的，具体体现在以下几个方面：未实现常态化核酸检测导致经济损失严重：第一季度核酸检测未常态化 ，早发现不足使疫情防控被动 ，吉林和上海长时间封控影响全国经济运行 。2022年第一季度中国国内生产总值（GDP）同比增长仅8%，经济形势严峻 。
〖肆〗 、实际管理人口达千万规模：在青岛市疫情防控情况新闻发布会上 ，相关官员承诺力保16日前完成覆盖全市1100万人的全员核酸检测 ，这表明青岛实际管理人口数量已达到1100万人。按照常住人口算法，这1100万人中950万是常住人口 ，161万是流动人口 。
〖伍〗 、意大利2020年GDP或因疫情萎缩3% ，欧盟未提供实质援助，中国通过物资供应和专家支援伸出援手 。以下从经济预测、欧盟态度 、中国援助三个维度展开分析：意大利经济受疫情冲击的预测与背景GDP萎缩幅度与不确定性意大利财政部预计2020年GDP萎缩约3% ，预估区间为最佳情境萎缩2%至最坏情境萎缩7%。
〖陆〗 、GDP增长表现2020年普遍衰退：受疫情防控措施影响 ，多数经济体出现负增长 。例如，美国GDP同比下降2%，日本下降5% ，欧盟下降9% 。发展中国家如印度（-2%）、巴西（-9%）也因经济结构脆弱性遭受重创。
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