紧急扩散！急寻个车次航班同行乘客，郑州首位的哥确诊急寻近期乘客，车号，银川西夏区急寻新冠肺炎密切接触者……
百度搜索输入“急寻”，均和疫情有关
打开朋友圈、百度、微博，各种急寻患者同行人的信息在持续发布。面对超过10亿人次流动规模的春运，如何从浩如烟海的客流大数据中，筛查出疫情接触乘客，是打赢疫情阻击战的重中之重。
不久前，工信部副部长陈肇雄主持召开了疫情防控大数据专家会商会，研究部署大数据支撑服务疫情防控相关工作。陈肇雄表示，疫情防控工作已进入关键时期，内防扩散、外防输出任务严峻，运用大数据分析，支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策，十分重要。
疫情猛于虎，一场没有硝烟的战争正在进行中。和17年前的SARS相比，以大数据为代表的信息科技在本次抗击疫情中，正发挥着巨大作用。目前包括、*府相关部门以及众多互联网企业等，都将大数据为不可缺少的工具。
利用大数据提供密切接触者信息
作为全球交易量最大的票务平台，拥有海量的旅客出行数据。这场疫情发生后，快速启动应急机制，利用实名制售票大数据优势，及时配合地方*府及各级防控机构提供确诊病人车上密切接触者信息。据介绍，已累计提供多批次。
像列车上如出现确诊或疑似旅客，我们会调取旅客的相关信息，包括车次、车厢及近一段时期乘坐的车次，以及同乘、同购、同行旅客的信息，比如席位前后3排的人员，与其同一订单购票的人员，我们会进行信息分析提取，然后提供给相关防疫部门进行后续处理。负责的研发和运营维护的铁科院电子所所长朱建生表示。
据悉，为应对疫情，1月21日，专门成立了疫情技术保障团队，开展大数据分析、客票功能调整、系统监控保障等多项工作，先后有人参与相关保障工作。
某部委利用大数据分析与态势感知技术助力精准防控
春节期间，奇安信大数据与态势感知团队陆续收到了某部委及全国多个省市的下属机关的紧急需求。该部委作为此次疫情防控的重要支撑单位，为了更高效推进工作，第一时间向奇安信集团发出数据分析技术的请求，希望利用大数据技术分析辖区内的疫情扩散情况，为精准防控提供数据支撑。
然而，数据的获取、治理、分析、建模、可视化输出，是一个复杂的系统工程。奇安信大数据与态势感知负责人李虎表示，疫情发生后，仅春节前就有几百万人从武汉流向全国各地，有坐火车的、有坐飞机的还有自驾的，这些都有可能是潜在的传染源。他们什么时间到过哪些地方、接触过那些人，面对如此庞杂、海量的数据，数据分析师需要从中抽丝剥茧，并且放到系统里面进行建模分析，这个难度是可想而知的。
大数据团队紧急分析数据，建立模型
奇安信大数据与态势感知团队迅速制定应急策略，一线同事反复研究了疫情数据的特点，人工一条条地进行数据筛选和补全。同时在建模过程中，确定每个模型所需的数据资源、关键特征、衡量标准等，并基于这些数据展开模型训练和分析工作，确保模型能够迅速投入实战。后方团队紧急开发自动化数据处理的脚本文件，大大提高了现场大规模数据的处理和分析效率。
最终，依托奇安信天工大数据智能建模平台，这些模型在实战中发挥出了重要作用。据不完全统计，奇安信大数据与态势感知项目组共搭建了近20个数据分析模型，处理了超过上亿条数据，并且通过可视化技术，绘制出了一张精准的疫情态势图，为该部委及全国下属单位研判疫情态势、排查密切接触人员、控制传播途径，提供了精准的决策支撑。
互联网公司应用大数据助力公众了解疫情、抗击疫情
疫情发生后，大家都依赖于通过社交网络、门户网站、搜索引擎等渠道来了解最新疫情信息和抗疫手段，但这些信息非常庞杂、分散，而且良莠不分，给辨别带来很大难度。各大互联网公司的大数据技术派上了用场。
举例来说，百度地图启动各类场景强提示，实时上线道路封闭信息，并推出公众场所人流密度大数据，引导公众提前避开；通过大数据分析推送，寻人功能整理更新有关信息，联合各地发布寻找与确诊患者同乘交通工具的乘客；美团App、大众点评App医院与发热门诊实时在线查询服务，涵盖全国个城市发热门诊信息。
目前，百度APP抗击肺炎频道上线了防疫知识热搜和热搜谣言粉碎榜单，基于大数据分析结果，展现亿万用户每天最