❶ 如何發揮大數據對巡邏防控的作用

內特·瑟蒙來德，22分、14個籃板、13次助攻源、12次蓋帽，1974年10月18日公牛vs老鷹埃爾文·羅伯特森，20分、11籃板、10助攻、10搶斷（聯盟歷史上惟一一個由搶斷構成的「四雙」），1986年2月18日馬刺vs太陽奧拉朱旺，18分、16個籃板、10次助攻、11次蓋帽，1990年3月29日火箭vs雄鹿大衛·羅賓遜，34分、10個籃板、10次助攻、10次蓋帽，1994年2月17日馬刺vs活塞

❷ 2020受疫情影響的行業有哪些

1、餐飲業

春節本是一年消費旺季，很多餐企年前就儲備了大量食材，准備大掙一筆。不想疫情襲來，14億中國人被迫在家禁足了一個多月，沒有了人情往來，沒有了親朋相聚，自然沒有了觥籌交錯。許多原定的年夜飯、宴席也被取消，大量餐廳飯店閉門停業。

2、旅遊業

因本次疫情爆發，很多原本確定的旅遊行程不得不取消，很多旅遊景點都在春節取消甚至關停了，比如故宮，國家圖書館，九寨溝，長城等等。

往年春節北京的廟會是一道靚麗的風景線，今年卻也同樣取消了這類活動；海南島的旅遊經濟必然也是受到不小的沖擊。

3、航空業

世界衛生組織正式把中國新型冠狀病毒疫情列為國際公共突發衛生緊急事件。很多國家開始取消或暫停來自中國的航班和去往中國的航班。原本熱鬧的航空站，飛機場顯得越來越冷清，人流量下滑嚴重。

4、酒店業

酒店業或許在這場突如其來的疫情後，會面臨重大洗牌和調整；很多資金鏈不足的賓館和低端酒店會面臨關停，合並的可能。

很多OTA平台這段時間面臨著酒店訂單退訂潮，攜程等OTA平台股價大幅度下挫；去哪兒網，飛豬等平台客服加班加點忙著對客戶辦理酒店訂單退款業務。

5、KTV行業

KTV和電影院是一樣的消費場景，也都是人流密集，環境封閉且通風不好的場所。年輕人面臨兩難的選擇，在快樂和生命之間，青年人最終還是毅然選擇了生命安全第一的准則。

❸ 眾志成城共克難關 疫情下的車企都有哪些動作｜精準科技大數據

今天是庚子年的正月初十

也是不少人開始上班的第一天

但是我相信大部分人和我一樣

整個心都懸著

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

❹ 疫情帶來了大數據的第二春

確實如此！疫情催生在線辦公、在線娛樂、在線教育、在線醫療、直播等領域的快速發展，而這些恰恰也是大數據重要的應用場景。可以說，疫情期間的大數據隨處可見。在柏睿數據、阿里雲、騰訊等一批本土資料庫新銳的帶動下，中國資料庫正在實現質的突破。其中，柏睿數據甚至已經作為主筆參與到了資料庫國際技術標準的制定中。

❺ 大數據說話，疫情之下網約車行業的變與不變

疾病是人類前行之路上繞不開的「黑天鵝」。據不完全統計，21世紀最初的20年裡，僅爆發性的重大傳染疾病致使全球蒙受的經濟損失就已經達到了萬億美元的規模。此次爆發的全球性新冠病毒，暫未統計出經濟損失，但是對於部分行業的沖擊也是肉眼可見，比如，網約車出行行業。

公開數據顯示，2019年中國網約車市場活躍用戶規模處於穩步增長態勢，乘客端表現尤為突出。如果不是此次疫情的突發，2020年或將是網約車市場交易規模再創新高的一年。如今回頭觀看整個疫情期間的網約車數據表現，也可發現一些有意思的現象。

近日，極光發布了《疫情之下的春節出行和節後返工研究報告》，涉及網約車APP整體運營情況。隨著國內疫情防控形勢持續向好、生產生活秩序加快恢復，出行需求隨之增加。對於網約車用戶，極光的調研結果顯示，33.9%用戶認為網約車是其當前中長距離的最佳交通工具，22.6%對選擇何種交通工具沒有偏好，21.2%會優先選擇其他公共交通（公交、地鐵），說明疫情期間選擇網約車出行對於原先使用過網約車的用戶仍是重要選項之一。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

❻ 疫情期間,稅收大數據是如何幫助稅務部門打通上下游企業,助產復工的

新冠肺炎疫情影響下，企業復工後尋求上下游配套的需求如何滿足？存在的困難如何解回決？答***醫療用品公司是江蘇一家口罩生產企業，該公司遇到的原料供應問題，就在稅收大數據得幫助下得到了解決。

為提高口罩產量馳援抗疫一線，春節剛過，***醫療用品公司就增設了一條新的生產線，但關鍵生產原料——「彈力松緊帶」存在8噸的缺口，生產線每空轉一天，企業都面臨不小的損失。

關注到這個求助信息後，作為地方疫情防控領導小組成員單位之一的國家稅務總局蘇州市*稅務局，立即將「彈力松緊帶」「彈力帶」作為關鍵詞進行稅收大數據檢索，並對「經營范圍」「稅目」等關鍵欄位進行進一步地搜索，初步篩選出幾十家生產企業，在此基礎上通過財務數據比對分析和電話在線溝通聯系，最終找到了符合供應需求的*市**服飾有限公司。

「多虧稅務部門的大數據鼎力相助，我們才找到了原材料供應商！」**醫療公司負責人激動地說。企業新增設的口罩生產線已正式投產，正開足馬力加緊生產。

❼ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，點贊了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

❽ 大數據在2020年疫情下是不是起到了很大的作用

新冠疫情下大數據技術確實起到了至關重要的作用，就像支付寶上面的實時省份病例顯示，醫療中的實時大盤。每個地方的健康碼識別，都會用到大數據技術。如果對大數據又興趣，可以去黑馬看看學習視頻，基礎班是免費學習的。我的回答不知你是否滿意？

❾ 如果以後科技發達,可以怎樣防控這次疫情

分等級。
最高等級的科技發達，我們可能早就依靠科學創造星船移民到其他星球。
中等級，地球的科學發達到極致，那麼在病毒聚集在市場時就有機器發出報警信號
低等級，創造出醫療機器ai，有ai醫生，ai護士，只有主要的職位需要人類。這樣醫療資源不會被擊穿，就控制住了。