海量数据分析应用：用大数据技术实现流感的预警

流感是一种由病毒引起的呼吸道症状，流感具有传染性强，传播速度快的特点。对于流感，如果能提前预测其爆发，将会为卫生部门获取到宝贵的预防时间，对于降低其危害，减少死亡率具有非常重要的作用。早期的流感监测，多通过医疗门诊、住院等方面数据形成报告，但由于很多患者并不会在第一时间进行就医，使得数据会有一定的延迟性，从而使得卫生部门无法提前预警流感的爆发。随着信息技术的不断发展，互联网已经进入人们生活的方方面面，流感预警部门可以通过对互联网数据进行分析，提取其中与流感相关的内容，实现流感的预警。

卫生部门对流感进行预警是通过大数据对互联网中海量数据分析实现的。利用流感患者的搜索行为、发表的状态等方面信息，通过大数据分析技术，实现对流感的预警。相较于传统的流感监测方式，大数据流感预警能够够在流感爆发之前对其进行有效的预测，为卫生部门进行流感防控赢得了宝贵的时间；此外，因为流感数据大多采集于互联网，不要建立监测点，使得后期的维护成本低。建立基于大数据技术的流感预警系统，主要包括数据收集、数据处理两个部分。

利用大数据技术对流感进行预警工作，其相关数据主要来源于搜索引擎、社交网络、用户输入方面。流感患者对传感病的查询频率一定程度上大于非患者的查询频率，预警系统可以基于这个方向，对搜索疫情数据进行采集，分析用户的搜索数据，从而判断流感的情况；基于社交网络的流感预警系统，可以通过对社交平台数据的分析，提取有关流感的内容，从而推断流感的发病情况；基于用户输入的流感预警系统是需要用户通过相应的网站将个人、地区等信息进行提交，再对这些数据进行分析，从而判断流感的情况。

在对流感数据进行处理阶段，因获取的数据种类不同，对应的处理方法也不相同，互联网上的信息种类多，有文本、图片、视频等信息类型，而流感的发生可能在世界任何地方，也使得信息因语言的不同而种类增多，因此流感预警系统需要将不同的文字转换成可以处理的语言，之后需要对收集到的信息进行相关的分析，从而筛选出流感相关数据，在利用计算机技术流感爆发进行预测。

虽然基于大数据技术的流感预警方法相较于传统的方法，及时性更好，但是准确性方面仍有待提高，如果错误预测了一场流感的发生，会造成很多人力、物力方面的消耗，如果未能进行有效预测，又容易造成其大面积爆发，对经济、人口等方面产生一定的冲击。基于大数据流感预警，主要是通过搜索引擎、社交网络、用户输入这几个方向，但是这些来源的数据类型多，从而需要通过复杂的处理技术对这些数据进行处理，此外，这些数据之中往往也会包含很多与流感无关的甚至是虚假的信息，需要进行有效的筛选。

基于大数据技术的流感预警方法，其是对传统流感监测方法的补充，可以为人们应对流感情况提供宝贵的时间，随着信息技术的不断发展，将会有更多的数据来源，不仅限于搜索引擎、社交网络、用户输入，同时也可以引入医院方面的数据，药物销售、门诊、住院等方面的数据，在对数据进行预测时候引入专业人员评测，计算机做出预警之后再由专业人员进行审核，提高决策的可靠性。
编辑：hfy