大數(shù)據(jù)如何準(zhǔn)確預(yù)測流感?

健康 未結(jié) 5 653
Final°Analy
Final°Analy 2021-11-21 14:31

之前看過"谷歌流感趨勢",但是后來有文章評(píng)論其實(shí)預(yù)測存在不準(zhǔn),那么身處大數(shù)據(jù)時(shí)代的我們,如何有效準(zhǔn)確地預(yù)測流感,是否有相關(guān)的研究?
5條回答
  • 2021-11-21 15:09

    大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實(shí)性)。
    隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的進(jìn)一步深化以及云時(shí)代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注,無處不在的信息感知和采集終端為我們采集了海量的數(shù)據(jù),而以云計(jì)算為代表的計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步,為我們提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力,這就圍繞個(gè)人以及組織的行為構(gòu)建起了一個(gè)與物質(zhì)世界相平行的數(shù)字世界。
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  • 2021-11-21 15:10

    大數(shù)據(jù)為研究人類行為和人與人之間大規(guī)模的互動(dòng)提供了新的方式。然而,由于大數(shù)據(jù)的搜集做不到像“小數(shù)據(jù)”那樣精確,因此分析解讀大數(shù)據(jù)是一件十分復(fù)雜的事。
    但是谷歌算法我真心不懂,搜了資料也不懂。。。
    但是大抵意思就是通過大量的數(shù)據(jù)來預(yù)測感冒的發(fā)生,其不準(zhǔn)確性則是因?yàn)檫@種算法中很多關(guān)鍵詞只是看似與流感相關(guān),但實(shí)際上卻并無關(guān)聯(lián)。
    但是改進(jìn)的模型還是有的,有興趣可以看看
    http://paper.sciencenet.cn/htm ... .shtm
    0 討論(0)
  • 2021-11-21 15:15

    “在流感最嚴(yán)重的時(shí)候,每天會(huì)有成千上萬條 Tweets 發(fā)布”,這并非是預(yù)測吧;已經(jīng)爆發(fā)了 ,大數(shù)據(jù)所做到應(yīng)該只是統(tǒng)計(jì),大數(shù)據(jù)可以通過消費(fèi)者在網(wǎng)上留下的痕跡,做一些行為預(yù)判,作為商業(yè)的消費(fèi)行為統(tǒng)計(jì)分析確實(shí)有很大的價(jià)值,但是對(duì)于預(yù)測疾病,還是持保留意見;感覺目前的大數(shù)據(jù)分析,做的還不夠精細(xì),預(yù)判的偏差還比較大,還有很大的提升空間,消費(fèi)行為分析,并非單純?yōu)g覽記錄的統(tǒng)計(jì),應(yīng)該更智能化、更深層次的挖掘。
    0 討論(0)
  • 2021-11-21 15:33

    主要是通過各種各樣的留言自動(dòng)搜索到相關(guān)的數(shù)據(jù),并自動(dòng)分類。就像 Google 現(xiàn)在所使用的技術(shù),就是利用服務(wù)器分析與流感關(guān)系十分密切的十幾個(gè)單詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在流感最嚴(yán)重的時(shí)候,每天會(huì)有成千上萬條 Tweets 發(fā)布,即便有一些誤差,但通過數(shù)據(jù)分析也能分析出數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。
    0 討論(0)
  • 2021-11-21 15:36

    因?yàn)橥ㄟ^網(wǎng)絡(luò)信息分析的技術(shù)有所進(jìn)步,已經(jīng)可以通過各種各樣的留言自動(dòng)搜索到相關(guān)的數(shù)據(jù),并自動(dòng)分類。就像 Google 現(xiàn)在所使用的技術(shù),就是利用服務(wù)器分析與流感關(guān)系十分密切的十幾個(gè)單詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。大數(shù)據(jù)所特有的功能,在流感最嚴(yán)重的時(shí)候,每天會(huì)有成千上萬條 Tweets 發(fā)布,即便有一些誤差,但通過數(shù)據(jù)分析也能分析出數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。以往,公共機(jī)構(gòu)在發(fā)布流感情報(bào)的時(shí)候至少要延遲一周,在有些偏遠(yuǎn)地區(qū)的立桿信息也并不確切,而現(xiàn)在,通過網(wǎng)絡(luò)能夠有效彌補(bǔ)這些缺憾。
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