怎样借助大数据提升后疫情时代决策效率

从2018年第一季度到2020年第一季度，每个季度的国内GDP与百度地图用户到店数量，新开设的地理位置点数量，呈现强烈正相关。（注：分析所用的数据皆为脱敏数据，所有处理环节均不涉及个体隐私。下同。）

那么，这一发现，除了作为经济活动的晴雨表，还有什么作用呢？

研究人员又做出了进一步的分析。他们对各个行业、各个地区省份的经济活跃程度进行了细致分析，结果发现，不同行业、不同地区之间，经济复苏情况呈现巨大差异，主要分为以下三类——L型、勾型、V型。

先来看L型。这一曲线显示复苏缓慢，说明受疫情影响大，下图分别是机场、火车站、教育培训机构、酒店的用户到店情况。可以看到，代表今年情况的红色V3曲线，呈现“L”形状，依旧在低谷摇摆。V型：疫情缓和之后，工作居住地点、商超、医院药店等景气程度快速反弹，走势看上去像字母V

此外，大数据还发现了人口出行情况、搜索情况与疫情防控之间的紧密关联。可以看出，中国内地除湖北外主要城市确诊感染人数与该城市人均搜索COVID-19相关关键词的次数存在显著正相关。由此得出结论，可能是由于感染情况引发的恐慌心理，人们更愿意搜索相关信息。

研究还发现，全国除湖北外主要城市的出行恢复率与当地人通过搜索COVID-19次数呈现显著的负相关。也就是说，人均通过搜索COVID-19关键字较多的城市，人们出行意愿更低、或是当地疫情管控措施更为严格 (在排除了其他潜在因素的偏相关性分析后，此关联依然显著)。

（编辑：焦作站长网）

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