百度颁发论文：怎样借助大数据晋升后疫情期间决定服从
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据先容，研究者在试图摸清舆图数据与经济清醒环境的关联时，发明白两个要害因子——舆图用户到店数目（Volumes of Visits to Venues，简称V3）与商户新开设的地理位置点数目（New Venues Created，简称NVC）。V3可以反应用户的活泼水平，NVC则反应商户的活泼水平。 于是，研究者将这两个数据的走势与GDP走势做成可视化图表，功效发明，NVC、V3与GDP的走势，泛起凶猛的正相干，也就是说，舆图用户到店的环境与商户新开设的地理位置点环境，可以反应经济勾当的强弱。
图1：从2018年第一季度到2020年第一季度，每个季度的海内GDP与百度舆图用户到店数目，新开设的地理位置点数目，泛起凶猛正相干。（注：说明所用的数据皆为脱敏数据，全部处理赏罚环节均不涉及个别隐私。下同。） 那么，这一发明，除了作为经济勾当的晴雨表，尚有什么浸染呢？ 研究职员又做出了进一步的说明。他们对各个行业、各个地域省份的经济活泼水平举办了过细说明，功效发明，差异行业、差异地域之间，经济清醒环境泛起庞大差别，首要分为以下三类——L型、勾型、V型。 先来看L型。这一曲线表现清醒迟钝，声名受疫情影响大，下图别离是机场、火趁魅站、教诲培训机构、旅馆的用户到店环境。可以看到，代表本年环境的赤色V3曲线，泛起“L”外形，仍旧在低谷摇晃。
图2：上图为机场、火趁魅站、教诲培训机构、旅馆的用户到店环境（V3）和新开设的地理位置点环境（NVC） 再来看勾型。虽蒙受疫情影响，可是疫情和缓之后，可以或许规复到2018年与2019年同期之间的经济程度。餐饮酒吧、休闲娱乐、公园景点等是典范的行业代表。这一清醒环境在V3的可视化图内外很像一个反写的“对勾”。
图3：勾型：疫情和缓之后，餐馆酒吧、娱乐办法、旅游景点等行业可以或许规复到2018年与2019年同期之间的经济程度 最后看V型。尽量疫情的影响严峻，可是一旦疫情和缓之后，可以或许快速触底反弹，规复到2019年同期程度，乃至比当时环境更好。代表行业有事变栖身的所在、商超、医院药店等。
图4：V型：疫情和缓之后，事变栖身所在、商超、医院药店等景气水平快速反弹，走势看上去像字母V 另外，大数据还发明白生齿出行环境、搜刮环境与疫情防控之间的细密关联。可以看出，中海内陆除湖北外首要都市确诊传染人数与该都市人均搜刮COVID-19相干要害词的次数存在明显正相干。由此得出结论，也许是因为传染环境激发的惊愕生理，人们更乐意搜刮相干信息。 研究还发明，世界除湖北外首要都市的出行规复率与内地人通过搜刮COVID-19次数泛起明显的负相干。也就是说，人均通过搜刮COVID-19要害字较多的都市，人们出行意愿更低、或是内地疫情管控法子更为严酷 (在解除了其他隐藏身分的偏相干性说明后，此关联依然明显)。 延长阅读：
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