讓我們來看看迄今為止北京的疫情情況:
自6月11以來，累計確診922例，累計確診326例。從分布數據來看，它們主要集中在豐臺區、大興區和海澱區。
從新的趨勢來看，在北京嚴密的恐怖防範下，疫情形勢正在壹天比壹天好。這個時候，我想對北京說:挺住！
然而，就在疫情發生後，每個路過新發地的人都收到了壹條短信:“經過全市大數據分析，您可能在5月30日（含）後去過新發地批發市場。。。。。。”。
這個時候我們看到了大數據的作用，但是大數據是怎麽知道的呢？
首先，什麽是基站？基站即公眾移動通信基站，既是壹種電臺，也是移動互聯網的接入端口。我們的手機可以實現移動互聯網，這是來自各個運營商基站的信號。
運營商的基站定位是通過與基站的信號交互來計算用戶的行程或位置軌跡，用於監控人員流動。
因此，每當妳去過壹個新地方或經過壹個新地方時，只要妳在範圍內使用手機，就會通過流量數據、GPS定位、發短信、打電話等觸發附近基站的信令數據。，並將數據保存在後臺，從而追溯用戶的行為並最終確認用戶的軌跡。
直到那時，才有大量的人收到通知消息。
但如果真的只是開車經過壹個新地方，相對安全嗎？那麽，如果我們用高德地圖和百度天眼做交叉驗證，進壹步篩選不同風險等級的人群，效率會不會更高呢？
除了圍繞人的定位新發地外，在此前的武漢疫情中，百度遷徙數據和12306實名制登記系統售票數據均在疫情防控中發揮了至關重要的作用。
大數據+人工智能助力疫情精準防控，利用大數據技術實現信息共享和查詢篩查。
從大數據在兩次疫情中的作用可以知道，它不僅可以有效地減少疫情的傳播和擴散，還可以為疫情提供數據支持，從而進行分析和預測。
然而，大數據也有壹個公認的缺點，那就是信息數據安全。因此，大數據仍有壹段路要走，但其發展是必然的，而人工智能、物聯網和雲計算的未來發展離不開大數據的支持。