CIS科研社：疫情之下，数据发挥了哪些意想不到的作用？

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。

比如在这次的新冠疫情中，数据就发挥了重要的作用。

01 数据帮助判断人员动向，精准控制疫情传播

这张动图是百度呈现的 500 万离武汉人群的去向数据。

在疫情发生的初期，全国人民最关注的就是疫区的人们都去了哪里，所以这张动图的浏览量非常高。通过这样一个呈现方式，我们可以很清晰地了解疫区人们的迁出动向。

02 数据帮助判断疫情走势，建立全民预警机制

到了数据运用的最高阶段，就是当我们的数据积累到一定程度之后，可以开始进行数据的预测。

清华的 AI.团队通过建模对疫情的发展进行了预测。通过拿到的少量已有数据（左侧阴影部分），就能够预测出未来我们整个的疫情走向（右侧高亮区域）。

数据化正在变得越来越有说服力，通过这样的仿真预测，模拟未来走势的数据信息，已经被越来越多的公众了解，相信政府决策的过程中会大量地使用这些数据预测方法。

可以说，数据已经成为这次疫情防控的关键。数据挖掘也成为了人们关注的学科。所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。

如果你对数据挖掘也感兴趣，那千万不要错过CIS科研社6月20日（本周六）上午10：00由南加大终身教授带来的数据挖掘知识讲座~

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讲座内容

数据挖掘基本知识

数据挖掘算法及其在大型数据集上的应用

数据挖掘在现实生活的应用

如何利用数据挖掘做出决策

讲座嘉宾

Yao-Yi Chiang

南加州大学空间科学研究所空间科学终身教授

Chiang教授目前是加州大学空间科学研究所空间科学终身教授，他同时担任南加州大学维特比工程学院数据科学研究所副所长，南加州大学空间计算与信息学实验室负责人，AirMap首席科学家。

加入南加州大学之前，Chiang教授是GeosembleTechnologies（现为TerraGo Technologies）的研究科学家，该公司是基于一项专利而建立的，他是地理空间数据融合技术的共同发明人。

Chiang教授是数字地图处理、模式识别、地理空间信息系统(GIS)和预测分析方面的专家，他发表了许多有关地理空间数据提取和集成自动技术的文章。他的论文《Querying Historical Maps as a Unified, Structured, and Linked Spatiotemporal Source》曾在计算社区联盟比赛中获得第一名。为他的研究提供资金的机构包括国家科学基金会，国防高级研究计划局和美国国家人文基金会。

如果你对数据挖掘有更多兴趣，还可以参加今年暑假由Chiang教授指导的CIS暑期科研项目。

课题名称

数据挖掘中的算法和应用

Algorithms and Applications in Data Mining

课题简介

课程将教授学生如何运用数据挖掘和机器学习算法来分析大量的数据集。主要会通过Map Reduce和案例研究进行。数据挖掘是数据分析技能的一项基础部分。在较高的层次上，数据挖掘允许分析人员发现数据中的模式，并将其转换为可用的产品。本课程将教授学生分析大量数据集的数据挖掘算法。同时本课程还有一个应用重点，它将教导学生学会如何利用数据挖掘来解决实际问题。

课程时间

2020年CIS暑期科研项目

2020 CIS Academic Summer Session

授课时间：2020年7月12日—8月21日

更多详情，敬请关注官方公众号：CIS科研社(CIS-2012)