大数据怎么判断疫情地区/大数据怎么判断疫情地区呢

怎么查自己是否去过中高风险地区

可以通过支付宝中的通信大数据行程卡查询自己是否去过中高风险地区，具体操作如下：工具/原料：确保手机为小米10（其他品牌手机操作类似） 、系统为MIUI12（其他系统操作类似） ，并安装支付宝22版本（或更新版本） 。

可以通过支付宝的国务院服务中的疫情风险等级查询功能，查自己是否去过中高风险地区
，具体操作如下：打开手机的支付宝软件，点击下面的市民中心。点击下面的国务院服务
。最后选取下面的疫情风险等级查询即可。通过该功能 ，可以查询自己去过或计划前往的地区是否为中高风险地区 。

在支付宝中
，可通过健康码页面关联的通讯大数据行程卡功能，查询14天内是否到访过中高风险地区 ，具体操作如下：步骤一：进入健康码页面打开支付宝APP
，在首页点击或搜索“健康码”功能入口
。此功能为支付宝防疫核心工具，集成个人健康状态与行程信息。

可以通过支付宝查看身份证关联的行程卡 ，确认是否去过高风险地区
，具体操作如下：进入支付宝查看健康码：打开支付宝应用，在首页或搜索栏中找到并点击【健康码】选项 。打开通信行程卡核验：在健康码页面中 ，找到并点击【立即查看】
，随后打开【点击核验】功能
。

怎样用大数据分析你是否去过新发地?

〖壹〗、例如，在筛查是否去过新发地时 ，可以通过分析手机基站数据，确定某人在特定时间段内是否出现在新发地市场附近。社会交往信息分析：这并非指通过社交软件信息判断
，而是结合已有数据，通过电话调查
、摸排走访等方式 ，形成相对可靠的数据信息 。

〖贰〗、时空轨迹分析：利用手机基站定位或GPS数据
，还原个体行动路径，匹配新发地市场的地理围栏（如半径500米范围）
。行为模式识别：结合支付 、出行等数据 ，判断个体是否在市场内停留或短暂经过。快速检索技术：通过分布式计算和索引优化
，在海量数据中秒级筛选目标人群 。

〖叁〗
、首先是基于手机移动数据确定位置信息，也叫基源定位方法 ，这是最常用的方法
，也是此次新发地大数据筛查当中，效率比较高的手段
。

〖肆〗、首先我们引用一组数据 ，截止至6月20日6时
，北京市已累计采样227万。日均40万人 。从5月30日至6月13日运用大数据筛查出了35万涉疫市场相关人员，并进行检测工作。

〖伍〗 、因此但凡去过新发地 ，或是途经新发地，只要在范围内使用了手机
，通过流量数据
、GPS定位、发短信 、打电话等等行为，触发了附近基站的信令数据 ，在后台留存数据
，从而追溯到使用者的行为，最终确认用户轨迹
。这才有了大批人收到通知短信。

〖陆〗
、根据手机实时定位形成的通行大数据知道的 。有三种方法可以实现大数据筛查 ，首先是基于手机移动数据确定位置信息
，也叫基源定位方法，这是最常用的方法 ，也是此次新发地大数据筛查当中
，效率比较高的手段
。

通信大数据行程卡二维码颜色代表什么-通信行程卡颜色区分规则

通信大数据行程卡的二维码颜色共分四种，分别用绿色、黄色 、橙色
、红色标记 ，其代表含义及区分规则如下：红卡：代表用户为新冠肺炎确诊患者或疑似患者。该颜色标记表明用户可能存在感染风险
，需立即按照当地防疫要求进行隔离观察或医学治疗 。橙卡：代表用户为新冠肺炎确诊患者或疑似患者的密切接触者
。

通信大数据行程卡颜色代表用户当前的疫情防控风险状态，具体区分如下：红卡：代表新冠肺炎确诊或疑似患者。这一颜色标记是基于卫健委的数据 ，用于标识已经确诊或疑似感染新冠病毒的用户 。持有红卡的用户需要立即接受相关的疫情防控措施
。橙卡：代表新冠肺炎确诊或疑似患者的密切接触者。

通信大数据行程卡的查询结果共有四种颜色：红色、橙色 、黄色和绿色 。每种颜色代表的具体含义如下：红色卡片：代表用户在过去14天内到访过或途经中、高风险地区
。这种颜色提示用户可能处于较高的疫情风险中，需要采取相应的防疫措施
，如隔离
、核酸检测等。

行程码有几种颜色代表什么 行程卡颜色不关联健康状况行程码上有四种颜色，红色、橙色 、黄色和绿色 ，红色代表前14天的行程中有到达过中高风险地区
，橙色代表新冠肺炎确诊或疑似患者的密切接触者，黄色代表14天内从海外风险国家或地区回到国内 ，绿色代表前14天的行程中所处的环境是安全的 。

红卡：行程中的中高风险地市将标记为红色字体作提示。橙卡：新冠肺炎确诊或疑似患者的密切接触者
。黄卡：海外国家和地区。绿卡：其他地区 。行程卡结果包含在前14天内到访的国家（地区）与停留4小时以上的国内城市
。色卡仅对到访地作提醒
，不关联健康状况。

橙卡：标记为橙色的行程卡代表该用户是新冠肺炎确诊或疑似患者的密切接触者 。黄卡：如果行程中包含海外国家和地区，则这些地区将以黄色字体标记
。绿卡：除上述地区外 ，其他地区将以绿色字体标记。需要注意的是
，行程卡的色卡仅对到访地作提醒，不关联用户的健康状况 。

大数据是怎么筛查人的行踪的

〖壹〗
、公安系统可以通过警务通系统、天网系统监控 、手机定位技术以及查询身份证使用记录等方式 ，利用大数据对比来查询个人的行动轨迹
。首先
，公安机关可以通过警务通系统查询个人的行动轨迹。警务通是公安机关内部使用的一种信息查询系统，它可以根据相关程序和合理的理由 ，依法查询个人的行踪信息 。

〖贰〗
、别人可能通过以下几种方式利用大数据找到你：手机基站追踪：当你使用手机时，手机会自动连接附近的基站进行通信
。这些基站会记录你的位置信息
，从而实现对你的追踪。即使你不使用SIM卡或关机，只要手机开机并携带在身上 ，运营商仍然可以通过基站信号分析出你的大致位置 。

〖叁〗、是的
，通过大数据技术确实可以分析出人的行动轨迹，但具体实现方式和精度受数据来源及技术手段影响。通过手机信号 、消费记录
、交通卡数据等 ，大数据能大致还原一个人的日常活动范围
。例如
，手机基站会记录设备连接的信号位置，地图类App会主动收集用户位置信息。这些数据整合后 ，可在时间线上拼接出移动路线 。

〖肆〗、关机是否影响行动轨迹追踪？即便手机关机
，通过大数据依然可以追踪到个人的行动轨迹
。手机关机或拔卡并不会阻止定位。实际上，除非同时拔掉手机电池并取出SIM卡 ，否则手机的地理位置信息会持续被记录 。 智能手机与行动轨迹的关系 当前
，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的物品，几乎时刻随身携带
。

〖伍〗 、关机也可以查到14天的行动轨迹 ，大数据主要通过手机与基站的信令交换以及与其他公共设施的接触来查到个人轨迹。关机不影响行动轨迹查询： 关机或拔卡并不影响手机定位 。即使手机关机，只要电池未取出且手机开机过
，手机就会尝试接入基站
。

地图大数据如何“抗疫”?

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 。

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 。

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。百度地图迁徙大数据能够追踪疫区人群流动情况 ，进而分析和预测疫情发展的态势
，为有关机构提供决策辅助
。例如，百度地图上线了疫情小区地图和发热门诊地图 ，智能预测可能产生人员聚集的高危地区
，为广大用户提供帮助。

绿码是根据什么来判断的

绿码的判断首先会考虑个体所处的地理位置及其疫情风险程度 。杭州市的大数据公司能够利用相关数据，精确到乡镇（街道）级别 ，评估个体所在区域的风险等级
。如果个体所在地区疫情风险较低或无疫情，这将有助于其获得绿码。时间维度 时间维度主要考虑个体是否曾前往过疫情地区
，以及在这些地区的停留时间长短和访问次数 。

绿码的判断主要基于以下三个维度：空间维度：疫情风险程度：根据全国范围内的疫情风险等级，杭州市的大数据公司会精确到乡镇级别的数据进行评估
。个人行程轨迹：结合个人的行程数据 ，判断其是否曾到访过中高风险地区。

疫情风险地区划分：绿码的判断首先依赖于全国疫情风险的划分 。杭州市的大数据公司会根据最新的疫情数据
，精确到乡镇（街道）级别，来判断某个地区是否为疫情高风险区
。

因此 ，绿码的定位并非通过物理定位技术实现
，而是通过大数据分析和健康证明的综合评估来确定的。

绿码表示持有者的健康状况在当前的疫情防控标准下被认为是正常的，没有与确诊 、疑似或无症状感染者有过接触 ，也没有去过疫情高风险地区 。生成依据：空间维度：根据全国疫情风险程度
，结合大数据分析，可以精确到个人所在的乡镇来判断其健康状态
。