后疫情时代，数据可视化大屏通过直观、动态的方式展示疫情数据 ，为科学防疫提供了有力支持 ，帮助决策者和公众快速理解疫情现状并预测发展趋势。 以下是利用山海鲸可视化软件制作疫情可视化监控大屏的详细过程：新建大屏选取模板：打开软件后，在界面找到“资源中心” ，搜索疫情可视化相关模板 ，选取一个喜欢的模板进行后续操作 。
通过模块化设计提升协作效率分体式BI的协作价值：分体式BI将报表或大屏拆解为多个独立模块（如数据源 、图表 、交互控件），团队成员可并行开发不同模块，最后通过低代码平台整合 。例如 ，数据工程师负责数据清洗 ，前端开发者设计可视化界面，分析师配置交互逻辑 ，各环节互不干扰。
科学防疫 ，防控不容松懈 在疫情常态化的背景下，全国各地的疫情防控工作显得尤为重要且紧迫 。为了有效应对疫情挑战 ，各地纷纷采取科学、精准的防疫措施 ，其中数字化技术的应用成为了疫情防控的重要支撑 。大数据技术助力精准防疫 在遂宁等地，大数据技术被广泛应用于疫情防控工作中。
模板复用：平台提供预置模板 ，用户可直接替换数据生成专业化可视化大屏。（基于模板快速生成的“三密接触者 ”可视化大屏）数据可视化在疫情防控中的价值提升流调效率：通过交互式图表快速定位密接者 ，减少人工排查时间 。辅助决策制定：直观展示传播路径，帮助判断疫情扩散风险等级 。
在后疫情时代 ，随着病毒的不断演化和社会经济活动的逐步恢复 ，科学防疫成为了我们应对疫情的重要策略。以下是对当前科学防疫的几点深入解析：防疫政策转换的逻辑 病毒的演化是一个动态过程，从最初的传染性差 、毒性强 、致死率高，逐渐演变为传染性强、致死率低 。
杭州富阳区通过智慧社区平台构筑社区疫情感知防线 ，实现群防群治、精准防控 ，有效推进基层治理“最后一百米 ”的疫情感知与应对 。疫情下社区防控压力与需求新型冠状病毒扩散期间，社区成为阻断疫情蔓延的关键节点。基层治理单元（街道 、社区 、物业）面临识别高风险人群、定位疫情重灾区流动车辆 、明确防控方向等核心挑战 。
党员冲锋：筑牢红色防线深圳市直机关各级党组织和党员干部积极响应号召 ，迅速集结奔赴一线 。他们与社区干部群众共同抢抓黄金时间 ，构筑群防群治的严密防线。
加强联防联控，构筑群防群治抵御疫情严密防线：社区 、学校、企业等多方协作 ，落实防控责任 。致敬抗疫英雄医务工作者：向战斗在抗击疫情一线的医务工作者和社会各界人士致敬！他们逆行出征 ，舍小家为大家，是新时代最可爱的人 。
大数据排查通常通过整合多源数据并利用技术手段分析用户行程与健康状态来实现 ，以疫情期间行程排查为例 ，具体流程如下：核心原理：基于手机信令 、基站定位 、支付记录等数据，结合用户授权信息 ，通过算法模型分析用户14天内的活动轨迹 ，判断是否与风险区域或人员存在时空交集。
电话排查 。大数据排查一般是根据手机信号获取的，并不是靠身份证登记的 。近来大数据排查的方式主要有三种：第一种则是根据手机信号，通过追踪疫情发生地所停留过10分钟以上的手机号来定位出可能对风险人员 ，而这也是最常用的排查方式 ，同时具有很高的真实性和准确度。
疫情大数据排查的方式： **电话排查法**：相关智能单位可以通过电话访问，对照人员信息 ，核实行程 ，并将收集到的信息进行详细分类和汇总。 **技术排查法**：利用大数据技术，如数据检索、搜索引擎和智能数据分析等技术手段 ，从网络上搜集和筛选与疫情相关的数据信息 。
疫情大数据排查的方式有很多种 ，比如电话排查法和技术排查发等等 。在新冠疫情爆发后，就需要及时获取每个人的出行情况 ，以避免疫情的扩散 ，因此会有相关智能单位通过人员比对信息和核查人员行程。
通过大数据排查未做核酸人员，主要依托健康码类平台整合的个人核酸检测数据 ，以“粤省事”粤康码为例 ，具体流程如下：进入查询入口打开微信，搜索并进入【粤省事】小程序 。该平台整合了广东省内居民的健康信息，是数据查询的基础工具 。定位健康码模块在小程序首页点击【粤康码】 ，进入个人健康信息展示页面。
健康码的核心作用在于通过数字化手段实现疫情期间人员健康状态的快速识别与管理 ，其意义体现在提升防控效率 、便利出行 、支撑复工复产复学及优化社会治理等方面 。具体分析如下：健康码的核心作用快速识别风险人群健康码通过颜色标识（红、黄 、绿）直观反映个人健康风险等级 。
健康码的核心作用是辅助疫情防控，通过数字化手段实现人员健康状态快速识别与动态管理 ，其意义在于提升防控效率 、便利社会运行并降低交叉感染风险。具体作用和意义如下：快速识别风险人群 ，助力精准防控健康码通过颜色标识（红、黄、绿）直观反映个人健康风险等级 。
其次，健康码能够记录个人的活动轨迹 ，这对于疫情防控具有重要意义 。当你进入商超 、乘车或前往人多的地方时 ，你无法确定周围是否有新冠病毒感染者或无症状感染者。通过健康码，一旦有人被确诊为新冠病毒感染者 ，相关部门可以迅速追溯到与其有过接触的人员 ，从而及时采取隔离和治疗措施，防止疫情的进一步扩散 。
时空轨迹交集的界定主要基于个体与确诊/疑似患者在特定时空范围内是否存在共同活动轨迹 ，具体可通过以下步骤和逻辑进行判断：核心界定标准时空范围重叠：需同时满足“时间重叠 ”和“空间重叠 ”两个条件 。时间重叠：个体与确诊/疑似患者在同一时间段内（如数分钟至数小时）处于同一场所。
时空交集的含义时空交集即时空伴随者 ，指14天内与确诊患者在同一时空网格（通常以800米×800米为检测范围）共同停留超过10分钟的人员。其判定不局限于身体接触，通信信号漂移或轨迹交集均可能被纳入 。例如，感染者14天内到过某地 ，若他人轨迹与其存在时空重叠 ，无论是否直接接触，均可能被认定为时空伴随者 。
系统以确诊病例（b）的活动轨迹为核心 ，比对7天内同一地点（c地）的大数据信息库。若某个体（A）的登记信息（如居住地址 、到访记录）出现在c地 ，无论其实际是否到场，均可能被系统判定为与确诊病例存在时空交集 。
时空交集”与“时空伴随”概念相同 ，是指14天内 ，与确诊患者在同一个时间和空间网格内（通常以800米×800米为检测范围），共同停留过10分钟的人 。通俗地说 ，比如感染者14天内到过某地 ，而你这14天的轨迹与他有过交集，无论是身体上擦肩而过 ，还是通信信号上的漂移 ，都可能被认定为时空伴随。